Por que integrar Inteligência Artificial e biomarcadores é essencial para o futuro da produção animal

Resumo:

• Os dados e a IA estão redefinindo a nutrição animal com insights de precisão.
• Os biomarcadores são chave para os ajustes precisos e a mitigação dos desafios.
• As tendências, como a variação de fósforo no sangue, orientam estratégias nutricionais mais inteligentes.

Já imaginou identificar problemas de saúde antes que apareçam os primeiros sintomas? Na produção animal moderna, esse cenário já é uma realidade graças à integração de dados e à Inteligência Artificial. Diante de desafios cada vez mais complexos, como aumento de custos, demanda por sustentabilidade e exigências regulatórias, os dados se tornaram o novo combustível que impulsiona a busca por decisões mais inteligentes. Tecnologias como a metabolômica e o aprendizado de máquina permitem que os produtores antecipem problemas e otimizem a nutrição de precisão, promovendo assim a saúde, o bem-estar e a eficiência na produção animal.

Por que os biomarcadores são importantes?

Os biomarcadores séricos revelam informações sobre saúde, nutrição e bem-estar. Indicam tudo, do equilíbrio ácido-base e o nível dos minerais até o estado de saúde ou bem-estar, além de informar sobre ajustes proativos nos programas de nutrição ou manejo sanitário.

Exemplos de tendências reveladas por dados

A análise do banco de dados global de Verax^TM mostra uma variação significativa na concentração plasmática de fósforo, de ano em ano (Figura 1). Essa variação está associada ao nível de fósforo subjacente nos principais ingredientes da dieta, como milho, trigo ou farinha de soja. A menos que essa variação seja monitorada, implementando os correspondentes ajustes na dieta, pode ocorrer no sangue uma alteração na proporção de fósforo e cálcio plasmáticos, levando a um aumento da suscetibilidade das aves aos distúrbios esqueléticos. O uso do aprendizado de máquina supervisionado para analisar o banco de dados global de Verax^TM também revelou uma variabilidade semelhante na concentração de cálcio metabolicamente disponível no sangue, parcialmente explicada pela variabilidade no pH sanguíneo. Isso, por sua vez, se relaciona com a saúde do trato respiratório, a função renal e o equilíbrio eletrolítico da dieta. Todas essas associações são frequentemente contraintuitivas e indicam o poder de Big Data quando combinada com analítica avançada.

Os biomarcadores sanguíneos e o microbioma intestinal podem gerar insights valiosos

Impulsionada pela Inteligência Artificial, a análise combinada de biomarcadores sanguíneos, metadados das aves ou características do microbioma intestinal (Figura 2) está revolucionando o monitoramento da saúde animal. Essa abordagem permite a identificação precoce dos desequilíbrios nutricionais e desafios ambientais, otimizando assim as intervenções e prevenindo doenças.

Os dados relativos ao sangue e ao microbioma revelam padrões históricos, variações sazonais e fontes de desafio por patógenos, o que permite tomar decisões mais precisas e personalizadas. O ajuste dos parâmetros biológicos e microbianos favorece o bem-estar e o desempenho dos animais. A integração dessas informações é essencial para antecipar desafios e promover uma produção mais sustentável.

O papel da Inteligência Artificial

Os modelos preditivos já conseguem antecipar ganho de peso e identificar estresse térmico, além de prever doenças como a coccidiose. Essas ferramentas transformam os dados em decisões práticas, reduzindo as perdas e aumentando a eficiência.

Mais informação, mais rápido

A fim de tornar essa revolução acessível, a dsm-firmenich desenvolveu Verax™, a plataforma que integra aprendizado de máquina e análise de biomarcadores para fornecer diagnósticos em tempo real e recomendações especializadas. É a ciência aplicada em prol de uma produção animal mais sustentável, eficiente e competitiva.