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La inteligencia artificial ha surgido como una herramienta en el tratamiento y las emergencias equinas, particularmente en el manejo de condiciones complejas y críticas como el cólico. TAGS: Cólico equino. Inteligencia artificial. Salud equina. Salud animal. Equinos. Medicina veterinaria. Veterinaria

El cólico sigue siendo uno de los problemas de salud más importantes en la medicina equina debido a su etiología compleja, altas tasas de mortalidad y complicaciones frecuentes que requieren un diagnóstico e intervención rápidos. Definido como dolor abdominal agudo, el cólico abarca una variedad de trastornos gastrointestinales y abdominales que pueden resultar en efectos sistémicos graves si no se tratan. A pesar de los avances en la atención veterinaria, el cólico persiste como una de las principales causas de morbilidad y mortalidad entre los caballos, y a menudo se requiere intervención quirúrgica en el 10-20 % de los casos. Los pronósticos y los resultados de los casos de cólico son muy variables, influenciados por factores como el tipo de lesión, la edad y los parámetros de salud sistémica.

El éxito del tratamiento del cólico depende de varios factores preoperatorios, intraoperatorios y posoperatorios. Los indicadores preoperatorios, como la edad, la duración de los signos clínicos y las evaluaciones de la salud sistémica (p. ej., el color de la membrana mucosa), son fundamentales para predecir la supervivencia. Durante la operación, el tipo y la gravedad de las lesiones, como las obstrucciones estranguladoras frente a las no estranguladoras, y las técnicas quirúrgicas empleadas afectan significativamente a los resultados. 

Las complicaciones posoperatorias, como el íleo, la peritonitis séptica y las adherencias, siguen siendo desafíos importantes y, a menudo, determinan la supervivencia a largo plazo y la calidad de vida de los caballos afectados. Las técnicas de diagnóstico avanzadas, como la abdominocentesis, ofrecen información valiosa sobre las afecciones abdominales, lo que ayuda a los médicos a identificar lesiones quirúrgicas y predecir los resultados.

En este sentido, los modelos predictivos han surgido como una herramienta transformadora en el tratamiento y las emergencias equinas, particularmente en el manejo de condiciones complejas y críticas como el cólico. Estos modelos aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático (ML) para analizar datos clínicos, históricos y de procedimiento, lo que permite predicciones precisas de resultados como la probabilidad de supervivencia y la necesidad de intervención quirúrgica. 

Inteligencia artificial para mejorar la supervivencia del cólico equino

Más allá de simplemente predecir los resultados, estos conocimientos pueden orientar los tratamientos específicos, optimizar la asignación de recursos y, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes. Un grupo de investigadores de Turquía ha presentado un enfoque basado en el aprendizaje automático para predecir la supervivencia de los caballos afectados por cólicos, centrándose en la integración de parámetros clínicos, de procedimiento y de diagnóstico en modelos predictivos robustos. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje supervisado y las técnicas de IA explicable (XAI), el objetivo no solo es lograr una alta precisión predictiva, sino también proporcionar información interpretable sobre los factores clave que influyen en los resultados. 

La metodología usada también enfatiza la importancia de la transparencia en las predicciones impulsadas por la IA, lo que permite a los veterinarios comprender mejor la lógica detrás de las decisiones de los modelos. Esta interpretabilidad fomenta la confianza y facilita estrategias de tratamiento específicas, lo que garantiza que los modelos sirvan como herramientas prácticas en entornos clínicos. 

Los expertos han aclarado la inteligencia artificial explicable abarca una variedad de metodologías destinadas a hacer que los resultados de los sistemas de inteligencia artificial sean interpretables para los humanos. Estas técnicas “mejoran la comprensión de los modelos de IA al dilucidar las motivaciones y los procesos subyacentes utilizados para generar predicciones”.

El proceso comenzó con la adquisición de un conjunto de datos que contenía información clínica y fisiológica relevante para la salud equina y los resultados de supervivencia. Posteriormente, se desarrollaron y entrenaron varios modelos de aprendizaje automático en los datos procesados ​​para predecir la probabilidad de supervivencia del caballo. Cada modelo se seleccionó en función de su capacidad para manejar características categóricas y numéricas al mismo tiempo que abordaba las complejidades del conjunto de datos.

Entre los modelos probados, el denonimado Random Forest logró el mayor rendimiento de precisión, con una precisión del 86,1 %. XGBoost le siguió de cerca con una precisión más alta (86,2 %), lo que lo convirtió en el modelo de mejor rendimiento. 

Avanzar en el manejo del cólico equino

Se identificaron características como proteína total elevada, pulso aumentado y distensión abdominal como contribuyentes dominantes a la predicción de un mal resultado. Con base en estos conocimientos, “un veterinario podría priorizar intervenciones como terapia agresiva de fluidos para abordar la deshidratación, apoyo cardiovascular para estabilizar el pulso y diagnóstico por imágenes para evaluar la salud abdominal”.

Así, los autores han comentado que “este estudio destaca el potencial transformador de la inteligencia artificial explicable para avanzar en el manejo del cólico equino, y los conocimientos personalizados derivados de estas tecnologías emergen como la contribución más impactante”. Al ofrecer explicaciones interpretables y específicas de cada caso para las predicciones del modelo, “se permite a los veterinarios adaptar las intervenciones en función de los perfiles clínicos únicos de cada caballo, yendo más allá de los protocolos de tratamiento generalizados y allanando el camino para la medicina veterinaria de precisión”.

Ante estos resultados, concluyen que los conocimientos personalizados derivados del estudio proporcionan a los veterinarios conocimientos prácticos adaptados a casos individuales, lo que reduce la brecha entre el modelado predictivo y la aplicación clínica en el mundo real. “Este enfoque personalizado del cuidado equino tiene el potencial de mejorar significativamente los resultados de supervivencia y el bienestar general”.

Fuente: https://www.diarioveterinario.com/