Inteligência artificial para predição de doenças em bovinos através de imagens: uma revisão sistemática da literatura

Rui Antonio da Rocha Lorensi; Sandro da Silva Camargo; Teresa Cristina Moraes Genro

Rui Antonio da Rocha Lorensi Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Universidade Federal do Pampa, Bagé, RS, Brasil
Sandro da Silva Camargo Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Universidade Federal do Pampa, Bagé, RS, Brasil
Teresa Cristina Moraes Genro Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Universidade Federal do Pampa, Bagé, RS, Brasil - Embrapa Pecuária Sul, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária,

Palabras clave: Aprendizado de máquina, Agropecuária, Tecnologia, Pecuária de Precisão, Diagnóstico por Imagem

Resumen

Os avanços tecnológicos proporcionam cada vez mais recursos para o setor agropecuário. O uso da inteligência artificial para a criação de soluções que contribuam com detecção ou diagnóstico de doenças em animais pode ser um recurso para amenizar perdas e reduzir custos da produção. A inteligência artificial, e principalmente sua subárea de Aprendizado de Máquina, possibilita construir modelos capazes de reconhecer padrões que possam ser utilizados para diagnóstico automático de doenças. Neste contexto, o objetivo do presente trabalho foi construir um protocolo de revisão sistemática de literatura, com foco na aplicação da inteligência artificial para predição de doenças em animais, a partir de imagens, e apresentar os resultados obtidos. Foram considerados os trabalhos publicados nos últimos cinco anos que tenham sido encontrados em bases bibliográficas digitais.