El móvil te chiva si tu perro está vacunado o no
La rabia mata a unas 60.000 personas al año. Casi todas ocurren en África y en Asia y más del 99% son el resultado de mordeduras de perros. Los esfuerzos por vacunar de forma sistemática se dan de bruces con poder identificar qué perros han sido vacunados y cuáles no. Esta aplicación soluciona el problema. Tras vacunar a perros en Tanzania la tecnología ayuda a saber los perros que tienen el suero inoculado y los que no
Por M. ARAMBARRI
Una nueva aplicación de reconocimiento facial para perros basada en teléfonos móviles tiene el potencial de mejorar significativamente los esfuerzos de vacunación contra la rabia en áreas endémicas como África y Asia, según un estudio sobre la investigación publicado en la revista Scientific Reports.
Dirigido por investigadores de la Universidad Estatal de Washington, un equipo utilizó la aplicación para probar su eficacia en una clínica de vacunación contra la rabia en la zona rural de Tanzania, donde colocaron microchips, vacunaron y registraron perros.
La tecnología demostró ser notablemente precisa durante una visita posterior a las aldeas circundantes una vez que se eliminaron de su base de datos las imágenes deficientes y la información registrada incorrectamente. Utilizando la aplicación, los operadores identificaron el 76,2% de los perros vacunados y el 98,9% de los perros no vacunados.
“Debido a que los perros domésticos son el principal reservorio de la rabia humana, controlar la rabia humana a nivel mundial requiere la vacunación masiva de los perros”, dijo el profesor asociado de WSU Felix Lankester, investigador principal del estudio.
“Cuando realizamos una vacunación masiva, uno de los principales problemas que enfrentamos es tratar de identificar qué perros han sido vacunados y cuáles no. Normalmente, los métodos de evaluación de la cobertura se basan en la identificación de perros vacunados. Para que sean útiles en países donde la rabia sigue siendo endémica, estos métodos deben ser económicos, fáciles de usar y precisos. Hay varios métodos disponibles para identificar perros vacunados, pero varían en eficacia, accesibilidad y durabilidad 19, 20. Por ejemplo, las tarjetas de vacunación, si bien son económicas, se pierden o extravían fácilmente y es posible que no identifiquen a perros específicos dentro de un hogar. Los collares temporales son económicos y fáciles de usar, pero no permanecen colocados durante períodos prolongados. Los collares más duraderos son caros y se pueden quitar. A menudo se utiliza pintura en aerosol para marcar temporalmente a los perros, pero se puede lavar o frotar y no es confiable durante las temporadas de lluvias ni en perros de pelo más oscuro. Las etiquetas en las orejas normalmente requieren sedación para su aplicación, son costosas y no están ampliamente disponibles. Finalmente, si bien los microchips son permanentes y confiables, su uso a escala es costoso y adquirir chips y escáneres en muchos entornos es difícil. Por esto, desarrollamos esta aplicación para ver si el reconocimiento facial podría funcionar, y se muestra muy prometedora para ayudarnos a lograr ese objetivo”.
La rabia mata a unas 60.000 personas al año. Casi todas en África y Asia, y más del 99% por mordeduras de perro. Para lograr la inmunidad colectiva la cobertura de vacunación debe mantenerse por encima de un umbral crítico (aproximadamente 20-40%) por debajo del cual puede ocurrir la transmisión del virus. Los esfuerzos de vacunación sistemáticos y consistentes, como los liderados por el programa Rabies Free África de WSU, son efectivos para controlar la enfermedad, pero aproximadamente el 40% de los perros en un área deben ser vacunados en cualquier momento para lograr la inmunidad colectiva y prevenir la transmisión sostenida del virus.
Esto hace que la capacidad de identificar con precisión y eficiencia a los perros vacunados sea vital para el éxito de los programas de eliminación de la rabia.
El algoritmo de reconocimiento facial utilizado en la aplicación, desarrollado en colaboración con PiP My Pet, una empresa ubicada en Vancouver, Canadá, e investigadores de la Escuela Paul G. Allen para la Salud Global de WSU, identifica un perro examinando componentes clave de su cara y comparándolos a imágenes de los rostros de otros perros en su archivo de imágenes previamente almacenadas. Las imágenes con el mayor número de componentes similares se devuelven como posibles coincidencias y el usuario debe decidir si hay una coincidencia.
La aplicación depende de que la calidad de la imagen y la información de cada perro, incluida su edad, color y sexo, se registren adecuadamente. Antes de que se eliminaran de la base de datos las imágenes de mala calidad y la información incorrecta, los usuarios solo podían emparejar al 65% de los perros vacunados.
Lankeste dijo que la efectividad de la aplicación podría mejorarse con mejores teléfonos inteligentes, más nuevos, con cámaras de alta calidad y altas prestaciones de los operadores. Además de su potencial como herramienta para identificar perros vacunados, la tecnología es prometedora para su uso en otras especies, esfuerzos de control de enfermedades y fines de investigación.
Ángulo de la cara
En noviembre de 2020, se organizaron clínicas de vacunación en nueve aldeas agropastoriles en colaboración con la Oficina de Ganadería del distrito de Serengeti en Tanzania. Se fotografió a cada perro alineando los atributos clave del perro: ojos, nariz y boca con la guía transparente de la aplicación . Lo ideal sería que la imagen de identificación incluyera tanto los ojos como la nariz mirando directamente a la cámara (ambas fosas nasales visibles), teniendo cuidado de que la cara del perro no mirara hacia abajo o en ángulo hacia un lado. El día siguiente al día de vacunación, un equipo de investigación independiente, que no había estado presente durante la vacunación, visitó cada pueblo para registrar tantos perros como fuera posible (vacunados o no).
El algoritmo de reconocimiento facial identificó correctamente como posible coincidencia al 99,2% del total de perros vacunados y con microchip (verdadero positivo), pero no logró identificar como posible coincidencia al 0,8%. Se comprobó que el ángulo de la cara del perro en la imagen del día de vacunación era muy diferente del ángulo de la imagen del día de validación. Por lo tanto, la sensibilidad del algoritmo de reconocimiento facial fue del 99,2% en el conjunto de datos analizado, excluyendo las discrepancias de sexo y las malas imágenes.
(Páginas 36 y 37)
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