En este post, me gustaría compartir con ustedes algunos de los avances más recientes y prometedores en el campo de la acuicultura, especialmente en lo que respecta a la salud y el bienestar de los peces. Como saben, la acuicultura es una actividad económica y ambientalmente importante que contribuye a la seguridad alimentaria, la generación de empleo y la conservación de los recursos naturales. Sin embargo, también enfrenta muchos desafíos, como el aumento de la demanda, la competencia por el espacio y el agua, y la amenaza de las enfermedades infecciosas.

Las enfermedades son uno de los principales factores que limitan la producción y la rentabilidad de la acuicultura. No solo causan pérdidas económicas directas por mortalidad y reducción del crecimiento, sino que también pueden afectar negativamente la calidad del producto, el comercio, la biodiversidad y la salud pública. Por eso, es fundamental contar con estrategias eficaces y sostenibles para prevenir, diagnosticar y tratar las enfermedades en la acuicultura.

Afortunadamente, la ciencia y la tecnología nos ofrecen herramientas innovadoras y poderosas para mejorar nuestra capacidad de gestionar la salud de los peces y reducir el impacto de las enfermedades. En este post, les voy a hablar de algunas de estas tecnologías y enfoques que se están aplicando o desarrollando en la actualidad, y que tienen un gran potencial para transformar el sector de la acuicultura en el futuro.

Una de estas tecnologías es la detección rápida y precisa de las enfermedades. Esto es esencial para poder intervenir a tiempo y evitar que se propaguen o se agraven. Existen varios métodos para detectar las enfermedades en los peces, desde los tradicionales basados en la observación clínica y el análisis microbiológico, hasta los más modernos basados en la biología molecular y la genómica. Estos últimos permiten identificar los agentes patógenos con mayor sensibilidad y especificidad, así como determinar su diversidad genética, su origen geográfico y su resistencia a los antimicrobianos.

Los antimicrobianos son sustancias que se utilizan para tratar las infecciones bacterianas en los peces. Sin embargo, su uso excesivo o inadecuado puede provocar la aparición de bacterias resistentes que pueden transmitirse a otros animales o al medio ambiente. Esto representa un grave riesgo para la salud animal y humana, así como para la eficacia de los tratamientos disponibles. Por eso, es necesario promover un uso responsable y prudente de los antimicrobianos en la acuicultura, así como desarrollar alternativas más seguras y eficientes, como vacunas, probióticos, fitoterápicos o inmunomoduladores.

Algunas de las tecnologías avanzadas utilizadas en la acuicultura para la detección y control de enfermedades en peces incluyen el uso de sistemas de información geográfica (GIS) para mapeo, biosensores, biomimética, aprendizaje automático basado en imágenes, y técnicas genómicas rápidas para la detección de enfermedades en peces.

Todo esto a través del Machine learning que una rama de la inteligencia artificial que permite crear sistemas capaces de aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin necesidad de programación explícita. El aprendizaje automático se puede aplicar a diversos aspectos de la acuicultura, como el diseño de sistemas productivos, el monitoreo ambiental, el control de calidad, el manejo nutricional o la gestión sanitaria.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden contribuir a la detección y prevención tempranas de enfermedades en la acuicultura de varias maneras. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede detectar riesgos de enfermedades en granjas acuícolas con una precisión de más del 93%, lo que permite una detección temprana de posibles brotes de enfermedades antes de que ocurran . Además, la inteligencia artificial puede comparar datos programados con datos recopilados en el sitio de cultivo, lo que permite a los algoritmos de inteligencia artificial identificar epidemias de enfermedades antes de que ocurran, proponiendo acciones preventivas apropiadas . Estas tecnologías también pueden proporcionar recomendaciones específicas en un plan de acción, como optimizar la alimentación, predecir y gestionar enfermedades, y recibir servicios de asesoramiento . Además, la inteligencia artificial puede ayudar a reducir la dependencia de los técnicos para realizar tareas rutinarias en granjas acuícolas, beneficiando a las comunidades costeras y a los agricultores rurales en ubicaciones remotas

Además del aprendizaje automático, existen otras tecnologías avanzadas que se pueden utilizar para mejorar la gestión de las enfermedades en la acuicultura. Por ejemplo:

• El procesamiento de imágenes permite analizar las imágenes capturadas por cámaras o drones para evaluar el estado de salud, el comportamiento o el crecimiento de los peces.
• La genómica permite estudiar el ADN de los peces y los patógenos para identificar genes o marcadores asociados a la resistencia, la susceptibilidad o la virulencia de las enfermedades.
• Los sensores permiten medir en tiempo real diversos parámetros físicos, químicos o biológicos que pueden afectar o reflejar la salud de los peces, como la temperatura, el oxígeno, el pH o el estrés.
• El mapeo GIS (sistema de información geográfica) permite visualizar y analizar la distribución espacial y temporal de los peces, los patógenos y los factores ambientales que pueden influir en la transmisión o la prevención de las enfermedades.

Estas tecnologías se pueden integrar en lo que se conoce como modelos de acuicultura inteligente (smart aquaculture), que combinan la recolección, el procesamiento y la interpretación de datos con la automatización, la optimización y la toma de decisiones. Estos modelos permiten mejorar la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad de la acuicultura, así como reducir los costos, los riesgos y el impacto ambiental.

Algunos de los desafíos de utilizar modelos de acuicultura inteligente y análisis de big data para la gestión de la salud de los peces incluyen la complejidad significativa de los datos de acuicultura, como los datos de peces, agua, alimentación y productividad, así como la creciente cantidad de datos estructurados y no estructurados. Además, la gestión, procesamiento y seguridad de big data puede plantear desafíos técnicos y de privacidad significativos .

Por otro lado, los beneficios potenciales incluyen la capacidad de identificar y tratar tempranamente infecciones dañinas en los peces, prevenir pérdidas futuras y mejorar la sostenibilidad de la acuicultura. Además, el uso de modelos de acuicultura inteligente y análisis de big data puede proporcionar información valiosa, patrones y tendencias que permiten tomar decisiones informadas y mejorar las operaciones .