Un equipo de investigadores de la Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) en Santiago del Estero desarrolló una innovadora herramienta de diagnóstico híper-precoz de preñez bovina que permite identificar hembras gestantes tan solo 19 días después de la inseminación artificial.
La tecnología combina ultrasonografía color con técnicas de aprendizaje automático, lo que representa un avance significativo para mejorar la eficiencia reproductiva y optimizar el manejo de los rodeos de cría.
La investigación, publicada en la revista científica Tropical Animal Health and Production, obtuvo resultados altamente alentadores. Entre los principales hallazgos, el sistema logró detectar correctamente 88 de cada 100 vaquillonas no preñadas, alcanzando una sensibilidad cercana al 90 % para identificar animales vacíos.
Según explicó Sergio Roldán, el objetivo fue desarrollar un método objetivo, automático y rápido capaz de predecir el estado gestacional temprano en bovinos. Los modelos evaluados demostraron una capacidad aceptable para determinar la preñez en vaquillonas de carne apenas 19 días después de la inseminación artificial.
Beneficios para la producción ganadera
El diagnóstico temprano de gestación permite reducir los intervalos entre servicios reproductivos, facilitando nuevas inseminaciones artificiales o transferencias embrionarias en animales que no quedaron preñados.
Además, esta herramienta puede resultar estratégica en situaciones de sequía, estrés nutricional o dificultades económicas, ya que permite identificar rápidamente las hembras vacías y tomar decisiones oportunas sobre manejo, descarte o reprogramación reproductiva.
En este sentido, Pablo Reineri indicó que actualmente trabajan en protocolos que posibilitan realizar inseminaciones artificiales cada 29 días en animales no gestantes. De esta manera, en un período de 60 días podrían efectuarse dos servicios de inseminación artificial y un repaso con toros.
Cómo funciona el sistema
Para construir el modelo predictivo, los investigadores analizaron 13 variables relacionadas con el estado reproductivo y fisiológico de las hembras, entre ellas:
- Diámetro uterino.
- Condición corporal.
- Peso vivo.
- Presencia de cuerpo lúteo.
- Concentraciones hormonales.
- Flujo sanguíneo y vascularización del cuerpo lúteo.
Las imágenes obtenidas mediante ultrasonografía color fueron procesadas con herramientas informáticas que permiten medir de forma objetiva y semiautomática la vascularización y el flujo sanguíneo.
Posteriormente, mediante un modelo de aprendizaje automático denominado Random Forest Classifier, se identificaron las variables con mayor capacidad predictiva.
De acuerdo con Juan Aller, los factores más relevantes fueron:
- Área vascularizada del cuerpo lúteo.
- Flujo sanguíneo.
- Concentración de progesterona.
Incluso una versión simplificada basada únicamente en estas tres variables mostró una capacidad predictiva aceptable para detectar preñez temprana.
Próximo paso: aplicación masiva
Aunque la herramienta ya se encuentra operativa, todavía requiere asistencia técnica especializada. Por ello, los investigadores avanzan en una etapa de validación para transformarla en un paquete tecnológico de uso más sencillo y masivo.
El objetivo final es que productores y profesionales puedan contar con una herramienta rápida, accesible y confiable para mejorar la eficiencia reproductiva, incrementar la productividad y fortalecer la competitividad de la ganadería bovina argentina.