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SHIC- XE, la IA para los equinos
Una inteligencia artificial desarrollada en Israel logra detectar el dolor en caballos a partir de videos y explicar, de forma estable y comprensible, en qué zonas del rostro se basó para tomar esa decisión
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Frente a esa dificultad, un grupo internacional de investigadores diseñó una inteligencia artificial capaz de identificar dolor equino a partir de videos y de mostrar, de forma comprensible y estable, en qué partes del rostro se apoyó para tomar esa decisión. El sistema, llamado SHIC-XE, fue desarrollado bajo la dirección del doctor Marcelo Feighelstein, responsable del Programa de Ingeniería de Sistemas de Inteligencia Artificial en la Universidad de Tel-Hai de Kiryat Shmona, en Galilea (Israel). Participaron también científicos de la Universidad de Haifa, el Technion-Instituto Tecnológico de Israel, la Universidad de Berna, la Universidad de Milán, la Universidad del Estado de San Pablo (Unesp) y la Universidad de Newcastle.
A diferencia de muchos modelos de IA que entregan un resultado sin explicar cómo llegaron a él, SHIC-XE proyecta la atención del algoritmo sobre una representación tridimensional fija del rostro del caballo. De este modo, genera una explicación anatómica coherente incluso cuando el animal mueve la cabeza, cambia de posición o es filmado desde distintos ángulos. Esa estabilidad permite comparar de manera cuantitativa las zonas que “mira” la inteligencia artificial con las evaluaciones de veterinarios expertos que utilizan la Escala de Expresiones Faciales Equinas (Horse Grimace Scale).
El sistema fue probado en tres conjuntos de datos independientes que representan distintos tipos de dolor: postquirúrgico, inflamatorio y ortopédico, y mecánico agudo. Logró un rendimiento sólido, con puntuaciones F1 que oscilaron entre 0,67 y 0,80. Además, las regiones señaladas por el modelo mostraron coincidencia estadísticamente significativa con las consideradas relevantes por los especialistas, en particular las orejas y los músculos de las mejillas. Se trata de una de las primeras validaciones cuantitativas de este tipo, que demuestra que la IA no solo llega a la conclusión correcta, sino que se concentra en áreas anatómicamente relevantes.
El trabajo, publicado en la revista International Journal of Computer Vision, forma parte de una línea de investigación más amplia del equipo de Feighelstein, que ya desarrolló herramientas similares para reconocer dolor y emociones en gatos, perros, conejos, ovejas y vacas. Según el investigador, el objetivo es “construir un puente entre humanos y animales” y dar una voz tecnológica a quienes no pueden expresarse con palabras. A futuro, el sistema podría ampliarse para estimar la intensidad del dolor y, eventualmente, adaptarse a otras especies o incluso aportar herramientas de apoyo en medicina humana.