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Algoritmo consegue decretar nível de dor em cavalos



A identificação destes sinais requer que o avaliador seja treinado minuciosamente

Uma colaboração inédita de pesquisadores do campus da Universidade de São Paulo (USP) criou um algoritmo de computador capaz de detectar diferentes níveis de dor em cavalos por meio de imagens das expressões faciais. Os testes com o algoritmo mostraram uma precisão de 75,8% quando foram avaliados três níveis de dor (ausente, moderada e presente) e de 88,3% na avaliação de dois níveis de dor (ausente ou presente) nos cavalos. 

 A ideia dos pesquisadores é que a avaliação dos animais, hoje realizada presencialmente por observadores treinados, algumas vezes por dia, possa ser feita pelo sistema de forma ininterrupta, fornecendo alertas imediatos a proprietários e médicos veterinários caso os cavalos apresentem sinais de dor. O funcionamento do algoritmo é descrito no artigo Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling, publicado na revista cientifica Plos One”, diz o Jornal da USP. 

De acordo com o professor e coordenador da pesquisa, Adroaldo José Zanella, do Departamento de Medicina Veterinária Preventiva e Saúde Animal da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ) da USP, em Pirassununga, existem várias escalas de dor nos animais. “Atualmente existem escalas de dor que permitem que a avaliação seja feita a partir da observação das expressões faciais, como a posição das orelhas, olhos, músculos faciais, boca, narinas, etc., além de outras alterações comportamentais”, comenta ele. 

“Porém, a identificação destes sinais requer que o avaliador seja treinado minuciosamente, possibilitando uma análise de dor assertiva e, mesmo após o treinamento, este observador será capaz de avaliar um número limitado de animais e somente em alguns momentos do dia, uma vez que a rotina dos hospitais veterinários, haras e centros hípicos requer uma demanda elevada de tempo dos profissionais envolvidos”, completa. 

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