El INTA desarrolló un sistema innovador para detectar preñez bovina en tiempo récord
La herramienta combina ultrasonografía color y aprendizaje automático para identificar hembras no preñadas apenas 19 días después de la inseminación artificial. El avance permitirá optimizar el manejo reproductivo, mejorar la eficiencia productiva y reducir costos en los rodeos de cría.
El avance, basado en ultrasonografía color y estrategias de aprendizaje automático, promete mejorar la eficiencia reproductiva y optimizar el manejo en los sistemas de cría
La investigación fue publicada en la revista científica Tropical Animal Health and Production y mostró resultados altamente alentadores. Entre ellos, se destacó una sensibilidad cercana al 90 % para identificar animales no preñados, un dato clave para la toma de decisiones productivas.
«El equipo realizó diferentes estudios para desarrollar un método objetivo, automático y rápido capaz de predecir el estado gestacional temprano en la hembra bovina», explicó Sergio Roldán, investigador del INTA Santiago del Estero.
Según detalló, los modelos lograron predecir de manera aceptable el estado gestacional en vaquillonas de carne a los 19 días posteriores a la inseminación artificial. Uno de los resultados más relevantes fue que la herramienta detectó correctamente 88 de cada 100 vaquillonas no preñadas.
Para los investigadores, este nivel de precisión permitiría implementar estrategias reproductivas más eficientes, reducir pérdidas económicas y mejorar la sustentabilidad de los establecimientos ganaderos.
Uno de los resultados más relevantes fue que la herramienta detectó correctamente 88 de cada 100 vaquillonas no preñadas
El diagnóstico temprano de gestación resulta especialmente importante en rodeos de cría porque permite acortar los tiempos entre resincronizaciones de ovulación para nuevas inseminaciones artificiales o transferencias embrionarias.
Además, el sistema puede convertirse en una herramienta estratégica en contextos de estrés nutricional, sequías prolongadas o situaciones económicas complejas que obliguen a reducir carga animal.
En esos casos, detectar tempranamente las hembras vacías facilita decisiones rápidas sobre manejo y descarte. Pablo Reineri, también investigador del INTA Santiago del Estero, señaló que actualmente trabajan en protocolos que permiten realizar inseminaciones artificiales cada 29 días en animales no preñados.
«En un período de 60 días se pueden realizar dos servicios con inseminación artificial y un repaso con toros», explicó.
Para desarrollar el modelo predictivo, los especialistas analizaron trece variables vinculadas al estado reproductivo y fisiológico de las hembras.
Entre ellas evaluaron diámetro uterino, condición corporal, peso vivo, presencia de cuerpo lúteo, concentraciones hormonales y distintos parámetros asociados al flujo sanguíneo y vascularización del cuerpo lúteo.
Las imágenes obtenidas mediante ultrasonografía color fueron procesadas con herramientas informáticas específicas capaces de medir de manera objetiva y semiautomática la vascularización y el flujo sanguíneo.
Posteriormente, mediante técnicas de aprendizaje automático, específicamente un modelo Random Forest Classifier, el equipo determinó cuáles eran las variables con mayor peso en la predicción del estado gestacional. Juan Aller, investigador del INTA Balcarce, explicó que las variables más importantes fueron el área vascularizada del cuerpo lúteo, el flujo sanguíneo y la concentración de progesterona, evaluadas a los 19 días posteriores a la inseminación artificial.
Los investigadores comprobaron que tanto el modelo completo como una versión simplificada basada solo en esas tres variables lograron una capacidad predictiva aceptable para detectar preñez temprana.
Actualmente, la herramienta ya se encuentra operativa, aunque todavía requiere asistencia técnica especializada.
Sin embargo, el equipo trabaja en una nueva etapa orientada a validar los modelos y avanzar hacia un paquete tecnológico de uso masivo que pueda ser aplicado fácilmente por productores y profesionales del sector ganadero. El objetivo final es desarrollar una herramienta rápida, sencilla y accesible que contribuya a mejorar la eficiencia reproductiva y productiva de la ganadería bovina argentina.
Para desarrollar el modelo predictivo, los especialistas analizaron trece variables vinculadas al estado reproductivo y fisiológico de las hembras. Entre ellas evaluaron diámetro uterino, condición corporal, peso vivo, presencia de cuerpo lúteo, concentraciones hormonales y distintos parámetros asociados al flujo sanguíneo y vascularización del cuerpo lúteo.
Las imágenes obtenidas mediante ultrasonografía color fueron procesadas con herramientas informáticas específicas capaces de medir de manera objetiva y semiautomática la vascularización y el flujo sanguíneo.
Posteriormente, mediante técnicas de aprendizaje automático, específicamente un modelo Random Forest Classifier, el equipo determinó cuáles eran las variables con mayor peso en la predicción del estado gestacional. Juan Aller, investigador del INTA Balcarce, explicó que las variables más importantes fueron el área vascularizada del cuerpo lúteo, el flujo sanguíneo y la concentración de progesterona, evaluadas a los 19 días posteriores a la inseminación artificial. Los investigadores comprobaron que tanto el modelo completo como una versión simplificada basada solo en esas tres variables lograron una capacidad predictiva aceptable para detectar preñez temprana.
Actualmente, la herramienta ya se encuentra operativa, aunque todavía requiere asistencia técnica especializada.
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Fuente: INTA
