Si la IA ya ha llegado a nuestra vida para ayudarnos en temas tan importantes como la investigación médica, la creación de tratamientos personalizados o, incluso, para diagnosticar el grado de afección del párkinson, ¿por qué no aplicar la inteligencia artificial en veterinaria?
Dicho y hecho, porque ya son múltiples las aplicaciones de este tipo de tecnología en el cuidado de la salud de tus mascotas o de los animales de granja.
En la actualidad, ya existen másters especializados en el estudio de la inteligencia artificial en veterinaria y diferentes herramientas que se aplican en el diagnóstico de enfermedades o para agilizar el trabajo de los veterinarios y auxiliares, por ejemplo, a la hora de redactar informes para los dueños de los pacientes.
Pero, ¿y si te decimos que en unos años podrías entender a tu mascota? O que “en pocos años podremos desarrollar nuevos tratamientos personalizados en cuestión de semanas”, tal y como ha anunciado Germán Quintana, doctor en veterinaria y líder del Grupo de Especialistas en Medicina del Comportamiento (GEMCA).
Te explicamos estos dos avances increíbles y muchas más aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo de la veterinaria.
IA + veterinaria: Los grandes avances para la salud de nuestras mascotas
El uso de la inteligencia artificial en el campo de la veterinaria es más que extenso pues, aunque a nivel usuario, sus herramientas se conocieron y democratizaron a principio del 2023, con la llegada primero de ChatGPT; en cuestiones de salud animal, es ya una vieja conocida.
Eso sí, hasta ahora, la inteligencia artificial en veterinaria se usaba en cuestiones de automatización de trabajo y ahorro de tiempo, como para comparar datos a gran escala en los laboratorios, o en proyectos de investigación.
Ahora, ya hay estudios oficiales para formar a los veterinarios del futuro en IA. “Yo estoy participando como docente en un curso sobre IA aplicada a la medicina veterinaria. Ahora mismo hay más de 200 matriculados”, celebra Quintana.
Diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados con IA
Y precisamente, uno de los temas que se están tratando en dicho curso es la posibilidad de detectar enfermedades y patologías de forma mucho más rápida gracias al poder de la IA.
Al igual que se usa el análisis de datos o la Data Governance en las empresas, la inteligencia artificial en veterinaria puede comparar grandes grupos de datos, imágenes, radiografías, valores en sangre… para ver irregularidades.
«Se usa o bien de forma supervisada, cogiendo por ejemplo una radiografía y enseñándole a diferenciar diferentes patologías y enfermedades», explica el doctor en veterinaria y etólogo Quintana en su artículo: “Algoritmos y animales: Inteligencia Artificial en la Medicina del Comportamiento”.
«O enseñándole dos millones de radiografías y pidiéndola que las divida. Es como si pusiéramos una etiqueta en cada radiografía, por lo que la IA acaba aprendiendo esos patrones y a reconocerlas».
Porque la IA puede encontrar patrones dentro de un universo de información y hacerlo de forma rápida, incluso antes que un profesional humano. Por ejemplo, “es capaz de coger una serie o cadena de aminoácidos y reproducirla en 3D, algo que antes costaba millones de dólares y que ahora lo podemos tener en 15 segundos”.
Y es que, con ese proceso, podemos llegar a conocer toda la estructura de una proteína y, así, desarrollar nuevos métodos para curar enfermedades. “En pocos años podremos desarrollar tratamientos innovadores, personalizados y en cuestión de semanas”.
“Convertir sonidos en palabras” o la IA como traductor
¿Te imaginas poder entender a tus mascotas? Saber qué quiere decir cada ladrido de tu perro o cuando tu gato maúlla, puede suponer toda una revolución. Y no solo en nuestras vidas personales, sino también para el trato médico.
Pues este mismo científico también forma parte de un proyecto europeo de inteligencia artificial veterinaria que pretende conseguir lo anterior.
¿Cómo? Colocando sobre el animal un dispositivo que cuenta con múltiples sensores para captar información en forma de sonidos. Después, la IA “recibe los sonidos y los interpreta para conocer si el perro tiene dolor, si está cansado o emocionalmente triste”, explica,
En resumen: Quintana reconoce que están “intentando traducir los sonidos de los animales en información de utilidad”. Conseguir un traductor del lenguaje animal al humano.
Otros usos de la inteligencia artificial en veterinaria
Pero estos son solo algunos de los usos que puede tener la inteligencia artificial en el mundo de la veterinaria. Mejor dicho, dos de los últimos posibles avances revolucionarios.
Repasamos otras funcionalidades y beneficios de esta tecnología en este ámbito:
- Aplicaciones de IA que ayudan en las investigaciones comparando datos o creando estadísticas.
- Uso de modelos de lenguaje natural, como ChatGPT, o Gemini, para la redacción de informes de los pacientes. El veterinario solo tiene que introducir los datos y resultados de las pruebas y pedirle a la IA que lo redacte.
- Para transcribir los audios o notas de voz que hace un científico durante sus investigaciones.
- Además, se ha demostrado que la IA usa un lenguaje más cercano y alejado de tecnicismos, por lo que el cliente entiende mejor los informes y, al fin y al cabo, lo que le ocurre a su mascota. “Nosotros a veces pecamos de tecnicismos y no somos capaces de ponernos en el lugar de nuestros pacientes y sus familias”, reconoce el doctor.
- Aprovechar la inteligencia artificial para crear contenido para redes sociales, indispensables en cualquier negocio. “En España, muchas clínicas son pequeñas y cuentan con tres o cuatro trabajadores, así que no tenemos tiempo para esto. Sin embargo, con la IA va a ser más rápido y fácil”.
Y para los apocalípticos o miedosos ante los avances de la tecnología, aquellos que creen que sus puestos de trabajo están en peligro por la extensión de la IA, Quintana tiene un mensaje: la inteligencia artificial en veterinaria ha llegado para quedarse y ahorrar tiempo y repetición de pruebas.
Es más, no cree que se vayan a eliminar puestos de trabajo, “pero sí va a aliviar la carga que tenemos” para llegar a ser más eficientes. Porque “va a permitirnos reducir el número de pruebas, lo que nos permitirá llegar al mismo diagnóstico, pero empleando menos recursos«.