Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado un algoritmo que podría dar aviso por adelantado a las granjas de cerdos de los brotes del virus de la diarrea epidémica porcina PEDV. El algoritmo de prueba de concepto tiene potencial para usarse en la predicción en tiempo real de otros brotes de enfermedades encomida animales.
PEDV es un virus que causa altas tasas de mortalidad en lechones destetados. El virus surgió en los EE. UU. En 2013 y en 2014 había infectado aproximadamente al 50 por ciento de los rebaños reproductores. PEDV se transmite por contacto con materia fecal contaminada.
Gustavo Machado, profesor asistente de salud de la población y patobiología en NC State y autor correspondiente de un artículo que describe el trabajo, desarrolló una tubería utilizando técnicas de aprendizaje automático para crear un algoritmo capaz de predecir brotes de PEDV en el espacio y el tiempo.
Machado, con colegas de la Universidad de Minnesota y la Universidade Federal do Rio Grande do Sul de Brasil, utilizó datos semanales de incidencia a nivel de granja de granjas de cerdas para crear el modelo. Los datos incluyeron todos los tipos de movimiento de cerdos, la densidad de cerdos y el medio ambiente yfactores climáticos como vegetación, velocidad del viento, temperatura y precipitación.
Los investigadores analizaron los "vecindarios" que se definieron como un radio de 10 kilómetros alrededor de las granjas de cerdas. Alimentaron la información del modelo sobre brotes, movimientos de animales en cada vecindario y las características ambientales dentro de cada vecindario. Finalmente, su modelo fue capaz depredecir brotes de PEDV con aproximadamente un 80 por ciento de precisión.
El factor de riesgo más importante para predecir la propagación de PEDV fue el movimiento de los cerdos hacia y a través del vecindario de 10 km, aunque el ambiente del vecindario, incluyendo la pendiente y la vegetación, también influyó en el riesgo.
"Este modelo de prueba de concepto identificó el cuello de botella de propagación PEDV en Carolina del Norte y nos permitió clasificar los factores de riesgo de infección en orden de importancia", dice Machado. "A medida que obtenemos más datos de otras granjas en los Estados Unidos,esperamos que aumente la precisión del modelo. Nuestro objetivo final es tener predicciones de riesgo casi en tiempo real para que los granjeros y los veterinarios puedan brindar atención preventiva a las áreas de alto riesgo y tomar decisiones basadas en datos ".
Los próximos pasos para los investigadores incluyen mejorar el modelo para predecir una gama más amplia de enfermedades y expandirlo para incluir otras industrias, como las aves de corral.
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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