TV3 - Tierras Vacuno

INNOVACIÓN Figura 1. Sistema de transmisión de información. 14 • Monitorización del comportamiento alimentario mediante sensores en comederos y bebederos. Cuantifican la ingesta diaria de alimento/agua, el tiempo que están comiendo/ bebiendo y el número de veces que van a comer/beber (foto 2). • Monitorización del comportamiento espacial mediante sistemas de localización en tiempo real (RTLS), para determinar continuamente la ubicación y el movimiento de los terneros dentro del corral. Las variables comportamentales más utilizadas son el comportamiento alimentario y la actividad física. La disminución de dichas variables de comportamiento comienza entre cuatro y seis días antes que el diagnóstico clínico de SRB utilizando la puntuación clínica, y son más acentuadas el día anterior a la identificación clínica de la enfermedad (Pillen et al., 2016). Para poder realizar una monitorización individual del comportamiento de los animales se necesita una identificación electrónica individual de estos, principalmente se utilizan marcas auriculares. La información se transfiere del transpondedor al transceptor (es decir, del animal a un lector) gracias a un sistema de identificación por radiofrecuencia. Y es el transceptor el que manda la información al ordenador o base de datos, que almacena y trata la información gracias a un software específico, y en el momento que el sistema detecta una alerta (mediante algoritmos matemáticos) entrega la información al dispositivo del Foto 2. Esquema del sistema GrowSafe, el cual determina la cantidad de alimento y agua ingeridos. ganadero/veterinario, el cual puede consultarlo y le ayuda en el diagnóstico de los animales enfermos (figura 1). Ahora bien, ¿cómo sería el día a día en una explotación de vacuno de cebo que utilizasen herramientas tecnológicas para el diagnóstico temprano del SRB? Cada día el ganadero y/o veterinario tendría una lista de animales “sospechosos” de estar enfermos con SRB que le generaría el sistema y le mandaría a su teléfono, tableta u ordenador, y le ayudaría en la toma de decisiones de diagnóstico (Richeson, 2020). Aunque igualmente debería realizar una observación visual de los animales, en busca de otras enfermedades minoritarias a parte del SRB o animales enfermos que no detectasen las herramientas tecnológicas, ya que su sensibilidad y especificidad no son del 100%. Remarcar que el sistema es dinámico y está en continuo aprendizaje, se van modificando los algoritmos gracias a los aportes del ganadero/veterinario (Callejo, 2015). Cuantos más datos se recogen y procesen, más aprende el sistema y por tanto se consigue cada vez un diagnóstico más preciso del SRB (figura 2). La detección temprana de las patologías es uno de los objetivos primordiales en la producción ganadera actual, y una de las maneras de conseguirlo es gracias a la monitorización constante y los datos individualizados de los animales. Si se tratan los terneros enfermos en una fase temprana, antes de la aparición de los signos clínicos, se reduce el uso de antibióticos y se mejora la efectividad de estos, lo cual es una buena estrategia para hacer frente a la resistencia antimicrobiana y mejorar el bienestar animal.

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