El aprendizaje automático puede detectar problemas respiratorios a partir del sonido que emiten los perros braquicéfalos

El síndrome de obstrucción de las vías respiratorias braquicéfalas (BOAS) es una enfermedad respiratoria de alta prevalencia que afecta a razas populares de perros de cara plana, como los carlinos o los bulldogs franceses.

El BOAS causa una morbilidad significativa, que conduce a una mala tolerancia al ejercicio, trastornos del sueño y una menor esperanza de vida. Sin embargo, a pesar de su gravedad, los propietarios suelen pasar por alto la enfermedad o los veterinarios la ignoran.

Un signo clínico clave del BOAS es el estertor, un sonido de ronquido de baja frecuencia. En los últimos años, se ha introducido un esquema de clasificación funcional para calificar de forma semiobjetiva el BOAS en función de la presencia de estertor y otros signos anormales. Sin embargo, la clasificación correcta del estertor requiere una experiencia significativa y la adición de un componente objetivo ayudaría a la precisión y la repetibilidad.

Teniendo esto en cuenta, un equipo de investigadores ha llevado a cabo un estudio con el objetivo de proporcionar un método simple y repetible para detectar el estertorismo en perros braquicéfalos mediante el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para detectar y calificar los estertores anormales.

De esta manera, crearon un gran conjunto de datos de grabaciones de estetoscopios electrónicos con la evaluación respiratoria correspondiente y las calificaciones funcionales del estertorismo en perros braquicéfalos, y un algoritmo basado en redes neuronales que está optimizado para detectar la firma de tiempo-frecuencia del estertor en presencia de otros sonidos respiratorios y ruido.

El modelo se desarrolla utilizando un nuevo conjunto de datos de 665 grabaciones tomadas de 341 perros con diversos signos clínicos de BOAS, y la red neuronal predijo la presencia de BOAS clínicamente significativo con una sensibilidad operativa del 71% y una especificidad del 86%.

“El algoritmo podría permitir que tanto los propietarios como los veterinarios realicen una detección generalizada de BOAS, mejorando así las decisiones sobre el tratamiento y la crianza”, afirman los autores.

Y es que señalan que la creciente popularidad de las razas braquicéfalas significa que la detección temprana generalizada del BOAS en la comunidad es esencial para una intervención oportuna y para tomar decisiones de cría.