A contribuição da IA nas práticas de bem-estar animal e predição de doenças, por Leonardo Thielo de La Vega

A interseção entre inteligência artificial (IA), ciência de dados e bem-estar animal está redefinindo a produção animal, trazendo um avanço inédito nas operações dos negócios, com impactos significativos na eficiência, redução de custos e aumento de produtividade.

Como resultado desse cenário, a capacidade de analisar e coletar grandes volumes de dados aumenta, permitindo que os produtores tomem decisões mais assertivas para otimizar o uso dos recursos disponíveis.

Mas como, na prática, essas tecnologias estão transformando o dia a dia no campo e promovendo um cuidado mais inteligente com os animais? No setor de produção brasileiro, já existem diversas tecnologias utilizadas para monitorar o comportamento e a saúde das espécies. Especificamente na área da saúde, várias iniciativas estão em andamento no País, como a parceria estratégica entre uma startup brasileira e a Universidade de São Paulo (USP), com o apoio de pesquisadores da Universidade de Nebraska-Lincoln.

Essa cooperação resultou no desenvolvimento de um sistema de monitoramento automatizado que prevê alterações na saúde dos animais antes que doenças se manifestem, alinhando-se ao conceito emergente de Uma Só Saúde, ou One Health.

Isso indica que, para muito além das granjas, todas essas interconexões irão permitir amplo gerenciamento de todos indicadores-chave, sejam eles microindicadores, ou macroindicadores, tais como aqueles relacionados aos pilares da sustentabilidade.

Portanto, agora não se trata apenas de produzir mais — trata-se de produzir melhor. Estamos entrando em uma era em que a produção animal será guiada por inteligência preditiva. E tudo começa com a adoção estratégica da Inteligência Artificial.

A Inteligência Artificial como Ponto de Virada na Produção Animal

A nova abordagem baseada em IA está transformando os modelos produtivos ao utilizar visão computacional para detecção precoce de anomalias comportamentais e fisiológicas, permitindo intervenções rápidas e personalizadas.

Com algoritmos sofisticados, esse sistema analisa imagens 2D e 3D captadas por câmeras e sensores térmicos, correlacionando dados individuais sobre temperatura corporal, padrões de movimento e vocalização com indicadores de saúde. Diferente dos modelos convencionais, que analisam rebanhos de forma coletiva, essa solução permite um monitoramento individualizado e contínuo, identificando sinais precoces de doenças infecciosas e condições de estresse térmico.

Além disso, softwares de gestão desempenham um papel fundamental ao integrar e processar grandes volumes de dados, permitindo uma tomada de decisão mais eficiente e aumentando a competitividade do setor.

Nesse cenário, a Aprendizagem de Máquina (Machine Learning – ML), um dos principais ramos da IA, permite que computadores analisem dados sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Por meio de algoritmos, modelos preditivos são capazes de associar padrões a diferentes resultados, possibilitando previsões e diagnósticos automatizados.

O avanço dessas tecnologias está fundamentado em décadas de pesquisa sobre monitoramento de animais por IA. Estudos demonstram que a visão computacional aplicada à suinocultura pode atingir uma precisão de 0.99 entre o peso predito a partir das imagens de profundidade e o peso real. Somado a isso, algoritmos treinados para identificar padrões de comportamento, como andar, dormir, comer e beber, já demonstram eficiência elevada na classificação automática de atividades em baias coletivas. Na análise de vocalizações, técnicas de IA já conseguem distinguir padrões associados a estresse, dor e desconforto com alta precisão, permitindo ajustes imediatos no manejo.

Diagnóstico Preditivo: Tecnologia na Mesma Esteira da Medicina Humana

O desenvolvimento desses algoritmos segue a mesma base tecnológica das mais avançadas ferramentas de diagnóstico preditivo utilizadas na medicina humana. Assim como sistemas de IA são treinados para detectar doenças cardíacas ou neurológicas a partir de imagens médicas e biomarcadores, esse novo modelo identifica padrões sutis em suínos e aves que precedem enfermidades, permitindo uma resposta antecipada.

A tecnologia emprega redes neurais profundas para reconhecer mudanças na postura, frequência respiratória e até na expressão facial dos animais. Essas informações são processadas em tempo real, fornecendo relatórios automatizados aos produtores e veterinários, possibilitando ajustes precisos na nutrição, ambiente e tratamentos médicos, reduzindo drasticamente o uso preventivo de antibióticos.

O sistema também inclui algoritmos para predição de estresse térmico com base em imagens térmicas. Sensores não invasivos capturam variações de temperatura corporal e, combinados com modelos de aprendizado de máquina, permitem estimar a suscetibilidade dos animais ao calor excessivo, um dos principais fatores que afetam a produtividade e o bem-estar na suinocultura intensiva.

Tratamentos mais Assertivos e os Desafios da Adoção

A OMS alerta para o crescimento alarmante da resistência antimicrobiana, impulsionada pelo uso excessivo de antibióticos na produção animal. O novo sistema baseado em IA contribui diretamente para mitigar esse problema ao permitir que produtores reduzam a administração indiscriminada desses fármacos.

Além disso, ao permitir a melhoria do bem-estar dos animais e reduzir o estresse fisiológico, o uso da IA pode favorecer um manejo que fortaleça o sistema imunológico dos plantéis, tornando-os menos suscetíveis a infecções. Esse modelo atende às rigorosas exigências dos mercados internacionais, a exemplo dos Estados Unidos, União Europeia e China, e eleva os padrões de sustentabilidade da produção animal global.

Mas, apesar dos avanços na temática, a adoção de novas tecnologias traz consigo diversos desafios. E como superar esses obstáculos e garantir que a tecnologia chegue, de fato, a quem está no campo?

Primeiro é preciso olhar para um dos cenários mais desafiadores nas granjas: a falta de conexão. Conforme Silva & Cavichioli, 2020, o Brasil, em particular, não tem estrutura suficiente para comportar a transmissão de dados e chegar a todos os pontos do campo.

Outro gap é a escassez de mão de obra qualificada para atuar nesse novo cenário. O número de profissionais preparados ainda é inferior à demanda crescente do setor. Diante disso, a capacitação se torna uma solução essencial para superar essas barreiras.

Fomentando essa jornada do conhecimento, instituições referências no agronegócio, como o Senar, oferecem cursos de IA no campo. Além disso, os cursos de pós-graduação e especialização na temática estão cada vez mais em alta devido às demandas por inovação e resultados mais precisos na atividade.

O Conceito de ‘Uma Só Saúde’ e a Integração de Tecnologias Emergentes

A Organização Mundial da Saúde (OMS) define esse conceito como uma abordagem integrada que busca equilibrar a saúde humana, animal e ambiental. Globalmente, as discussões sobre Saúde Única têm se expandido, colocando temas como mudanças climáticas, produção sustentável e preservação da biodiversidade no centro dos debates.

O novo sistema impulsionado por IA exemplifica esse conceito ao integrar práticas de bem-estar animal com segurança alimentar e sustentabilidade ambiental. E a consequência positiva dessa interconexão é a diminuição da contaminação do solo e da água devido a redução do uso de antibióticos na produção animal. Com isso, alcançamos êxito na proteção dos ecossistemas e evitamos o aparecimento de zoonoses.

Contribuindo com esse contexto, a utilização de sensores ambientais e sistemas automatizados de controle climático são incorporados às infraestruturas, garantindo que fatores, como temperatura e qualidade do ar, sejam ajustados continuamente para otimizar o bem-estar dos animais.

Esse modelo inédito estabelece um novo padrão para a produção animal global, demonstrando como a adoção de tecnologias disruptivas pode tornar a cadeia produtiva mais eficiente, sustentável e alinhada às novas demandas do mercado internacional.

Mas é importante salientar que, antes de avançar para esse cenário mais tecnológico, os países precisam priorizar o conceito de Uma Só Saúde e destinar corretamente os recursos para avançar nas ações. Ou seja, as políticas públicas cumprem um papel importante nessa discussão e precisam estar alinhadas com os valores dos cidadãos.

E é justamente nesse cenário que a padronização de dados, interpretação, avaliação e previsão adequadas ganham importância, pois a partir das ferramentas online é possível criar grandes estratégias para vigilância e controle de desafios na saúde global.

Somando forças com esse ambiente, é relevante também uma cooperação multidisciplinar focada no conceito entre órgãos da saúde humana, animal e ambiental.

Em solo brasileiro, os ministérios da Saúde, da Agricultura, Pecuária e Abastecimento e do Meio Ambiente vêm criando normas e orientações voltadas à aplicação prática da Saúde Única. Conforme o site do Ministério da Saúde, as ações integradas estão sendo aprimoradas, contribuindo coletivamente para vigilância, prevenção e controle de zoonoses, promoção da segurança alimentar, combate à resistência à antimicrobianos, proteção da biodiversidade, dentre outros.

Tecnologia no Campo: O Que Realmente Funciona na Prática?

É inegável que estamos diante de um novo modelo de produção. Com a necessidade crescente de precisão e eficiência, a Inteligência Artificial é um elemento-chave neste contexto.

Mas, o que é de fato factível e potencialmente alcançável neste momento? Quando olhamos para as transformações no campo, três inovações disruptivas são prontamente aplicáveis em granjas: 1) Internet das Coisas, ou seja, uma rede de sensores digitais interconectados à internet capazes de reunir e de transmitir constantemente dados precisos sobre  ambientes, insumos e animais; 2) A computação em nuvem, que permite armazenamento de grandes volumes de dados e acesso remoto a diferentes usuários de uma mesma organização; e 3) Softwares baseados em Inteligência Artificial com capacidade de analisar grandes volumes de dados e em alta velocidade, permitindo que os técnicos encontrem novos conhecimentos e novos padrões produtivos.

Diante desse cenário, é possível afirmar que o futuro da produção animal já começou — e ele é moldado por soluções que já estão ao nosso alcance.

Mais do que promessas futuristas, essas inovações representam respostas concretas para desafios urgentes, como o uso racional dos antibióticos, o bem-estar animal e a sustentabilidade. O grande diferencial, agora, está na capacidade dos produtores e das organizações de reconhecer esse potencial e agir com intencionalidade para incorporá-lo de forma inteligente e escalável.

Sendo assim, mais do que modernizar processos, o desafio está em repensar os pilares que sustentam toda a atividade produtiva.

Conclusão

A produção animal do futuro não será apenas mais eficiente – será preditiva, sustentável e alinhada aos mais altos padrões de bem-estar animal e segurança alimentar. Ou seja, a IA otimiza a gestão de rebanhos e redefine a relação entre humanos, animais e o meio ambiente.

Esse avanço tecnológico não se caracteriza mais como evolução e, sim, como uma revolução: um passo crucial para um sistema produtivo que respeita a saúde animal e humana, garantindo um futuro mais seguro e sustentável para todos.