iStock Um estudo de investigadores dos Estados Unidos da América (EUA) desenvolveu um modelo de aprendizagem automático para classificar as visitas de cães e gatos ao veterinário, nomeadamente as que dizem respeito ao bem-estar animal.
De acordo com a análise, o objetivo passou por comparar o uso de um modelo automático de classificação de visitas em comparação com o modelo de classificação manual. Com os cientistas a avançarem que este novo modelo pode melhorar a deteção precoce de doenças subclínicas durante as visitas de rotina.
Três veterinários foram encarregues de classificar 400 visitas, incluindo visitas de bem-estar animal, selecionadas aleatoriamente do mesmo banco de dados usado para o treino inicial do modelo criado pelos cientistas. As classificações de visitas foram posteriormente categorizadas em “bem-estar” ou “outros”.
Um total de 622 visitas totais foram classificadas pelos três veterinários (85,3% cães e 14,7% gatos) de 544 clínicas veterinárias nos EUA.
“A deteção precoce de doenças em cuidados veterinários depende da identificação de anormalidades subclínicas em animais assintomáticos que podem ser avaliadas durante uma visita de bem-estar, por exemplo”, explicam os investigadores.
E continuam: “fornecer um método para determinar o tipo de visita veterinária é essencial para indicar o benefício das visitas de bem-estar. Desta forma, o modelo desenvolvido para este estudo demonstrou uma forte especificidade e sensibilidade, sugerindo uma capacidade robusta de distinguir entre visitas de bem-estar e outras”.
Os cientistas afirmaram ainda que a alta especificidade e sensibilidade confirmaram que o modelo foi capaz de identificar com precisão uma elevada proporção de visitas de bem-estar, o que minimiza os riscos associados à categorização incorreta de outras visitas.
“Uma classificação incorreta teria consequências mais sérias, pois poderia levar a ignorar indivíduos que realmente precisam de atenção ou intervenção médica. No entanto, são necessários mais estudos adicionais para uma validação mais ampla em diferentes contextos clínicos”, adiantam ainda os investigadores.
