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La diagnosi precoce delle malattie infettive è la strategia più conveniente nella sorveglianza delle malattie per ridurre il rischio di epidemie. Gli ultimi miglioramenti nell'apprendimento profondo e nella visione artificiale sono potenti strumenti che potenzialmente aprono un nuovo campo di ricerca nell'epidemiologia e nel controllo delle malattie.
Queste tecniche sono state utilizzate in questo studio per sviluppare un algoritmo per tracciare e registrare il movimento degli animali in tempo reale. Questo algoritmo è stato utilizzato in prove sperimentali per valutare il decorso dell'infezione da peste suina africana (PSA) nel cinghiale eurasiatico.
Nel complesso, i risultati hanno mostrato una correlazione negativa tra la riduzione dei movimenti e la febbre causata dall'infezione da PSA. Inoltre, gli animali infetti hanno registrato movimenti significativamente inferiori rispetto agli animali non infetti.
In conclusione, i risultati ottenuti suggeriscono che un sistema di controllo del movimento basato sulla visione artificiale può essere utilizzato in ambienti chiusi per avvertire di sospetta febbre, che aiuterebbe gli allevatori e i servizi di salute degli animali a rilevare i primi segni clinici compatibili con le malattie infettive.
Questa tecnologia mostra una promettente soluzione non intrusiva, economica e in tempo reale nel settore zootecnico, con particolare interesse per la PSA considerando l'attuale preoccupazione nell'industria suina globale...
Fernández-Carrión E, Barasona JÁ, Sánchez Á, Jurado C, Cadenas-Fernández E, Sánchez-Vizcaíno JM. Computer Vision Applied to Detect Lethargy through Animal Motion Monitoring: A Trial on African Swine Fever in Wild Boar. Animals. 2020; 10(12):2241. https://doi.org/10.3390/ani10122241
