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Veterinaria

Una aplicación ayuda a reconocer el dolor en los animales

Se trata de una herramienta gratuita creada en una universidad de São Paulo, en Brasil, que calcula el nivel de sufrimiento e informa sobre la necesidad de un tratamiento con analgésicos

Floquinho, un paciente de la clínica veterinaria de la Unesp de la localidad de Botucatu, tratado con el apoyo de la aplicación VetPain

Léo Ramos Chaves/Revista Pesquisa FAPESP

Con 12 años de edad, Rafinha, un perrito mestizo (sin raza definida) ya padece los efectos del envejecimiento. Presenta calcificaciones en sus vértebras lumbares, lo que le provoca un dolor crónico. Su condición es irreversible, pero el perro tiene la suerte de contar con el cuidado y los conocimientos de su tutor, el veterinario Cláudio Fanella, y con un nuevo recurso para aliviar su sufrimiento: una aplicación que mide el dolor en los animales. Llamada VetPain, la misma fue lanzada en diciembre del año pasado por investigadores de la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidade Estadual Paulista (FMVZ-Unesp), en el campus de la localidad de Botucatu. Fruto de un proyecto de investigación desarrollado con el apoyo de la FAPESP, el programa se encuentra disponible en forma gratuita para los teléfonos móviles con sistema Android. Aunque aún no existe una versión para iOS [el sistema operativo utilizado por los dispositivos de la empresa Apple], se puede acceder al mismo en el sitio web www.animalpain.org.

Según relata Fanella, se enteró de la existencia de la aplicación en la propia Unesp, donde lleva a Rafinha para someterlo a sesiones de acupuntura, un servicio que ofrece la institución y que coordina el veterinario Stelio Pacca Loureiro Luna, investigador responsable del desarrollo de VetPain. Hace tan solo un mes que comenzó a utilizar la aplicación, pero ya ha verificado resultados positivos. “La aplicación sirve para evaluar mejor el nivel de dolor y el momento adecuado para administrarle el analgésico”, dice el tutor de Rafinha. “La herramienta me da mayor seguridad a la hora de tomar decisiones”.

Para Fanella, VetPain es interesante principalmente porque crea en los tutores el hábito de observar al animal. Esto se debe a que es a través de los comportamientos indicadores de dolor que la herramienta realiza la evaluación. Pacca Loureiro Luna explica que la aplicación funciona como un examen de opción múltiple. Ante una serie de preguntas que evalúan signos característicos de dolor en conductas tales como la postura, el nivel de actividad y la reacción al contacto en el lugar afectado, el usuario debe clicar en las respuestas que considere que describen mejor a su animal. Cada respuesta corresponde a una puntuación en una escala que va desde la ausencia de dolor hasta el dolor intolerable. La aplicación calcula automáticamente el resultado e indica si el animal necesita o no analgésicos.

Para orientar al usuario, la aplicación incluye videos que muestran los comportamientos de los animales cuando sienten dolor. Y antes de aplicar el cuestionario sobre el propio estado del animal, se puede hacer un entrenamiento, que evalúa la habilidad en el uso de la escala, a partir de 10 videos de prueba. Según Pacca Loureiro Luna, el entrenamiento le permite a una persona sin conocimientos específicos aplicar el test con seguridad.

La veterinaria Rosa Maria Cabral, coordinadora del Centro de Estudios en Anestesiología Veterinaria y Dolor de la Facultad de Zootecnia y Veterinaria de la Universidad Federal de Lavras (FZMV-Ufla), en Minas Gerais, objeta el uso de la aplicación por personas legas en la materia. “La evaluación de la conducta es subjetiva y depende de la experiencia del examinador”, sostiene.

Ella recuerda que ciertos comportamientos relacionados con el miedo o la ansiedad, por ejemplo, pueden confundirse con signos de dolor. Su mayor temor en cuanto al uso de la aplicación por legos es la administración de fármacos sin prescripción veterinaria. “Algunos analgésicos y antiinflamatorios de uso común en humanos, como el paracetamol y el diclofenaco, son tóxicos para los animales y pueden causarles la muerte”, advierte.

Para el veterinario Flávio Vieira Meirelles, de la Facultad de Zootecnia e Ingeniería de Alimentos de la Universidad de São Paulo (FZEA-USP), la constatación de síntomas de dolor en un animal revela la necesidad de diagnosticar su causa. “Cuando la causa ya se conoce y ha sido diagnosticada, entonces ahí sí el tutor debe intervenir con los medicamentos prescritos por el veterinario y respetando la posología”, dice.

Para Fanella, tutor de Rafinha, siempre que se lleve a las mascotas al veterinario cuando observen un signo de dolor, la aplicación puede ser muy útil como recurso didáctico. “Es excelente para quienes están aprendiendo a cuidar a una mascota”, dice.

Léo Ramos Chaves/Revista Pesquisa FAPESPLa aplicación se basó en una escala de dolor desarrollada por el grupo de la Unesp en 2013Léo Ramos Chaves/Revista Pesquisa FAPESP

El perro es italiano, el gato es japonés
A través de VetPain es posible evaluar tanto a animales domésticos (perros y gatos) como a animales de producción (vacas, cerdos, ovejas, asnos y caballos) y de laboratorio (conejos, ratones y ratas). Para cada especie existe una escala de dolor, conforme a sus características. Según Pacca Loureiro Luna, al momento de manifestar dolor, algunos comportamientos son comunes a varias especies, como la pérdida de apetito, la postura arqueada o la cabeza gacha. Otros son más específicos. “El gato estira las patas cuando siente dolor”, ejemplifica. Las diferencias entre especies también se traducen en peculiaridades en la expresión del sufrimiento. “Suelo bromear diciendo que el perro es italiano, más comunicativo, mientras que el gato es japonés, pues expresa el dolor de manera más sutil”.

Por su discreción, el sufrimiento felino no suele llamar tanto la atención como el canino. “En las consultas, los veterinarios tienden a atribuir más dolor a los perros que a los gatos”, dice el investigador. Esta fue la principal motivación que le llevó a elegir a los felinos como la primera especie por evaluarse mediante la aplicación.

El programa se basó en una escala de dolor desarrollada y validada por el grupo de Pacca Loureiro Luna en 2013. Fue una de las primeras escalas felinas publicadas y constituye una referencia mundial. En 2022, su equipo lanzó una versión abreviada de esta escala. Ambas están disponibles en la aplicación. A continuación, se desarrollaron y se homologaron escalas para bovinos (en 2014), equinos (en 2015), ovinos y porcinos (en 2020), asnos (en 2021) y conejos (en 2022), así como escalas de dolor crónico para perros (en 2019 y 2022). A excepción de los perros, se evaluó el dolor clínico posoperatorio (agudo) y el dolor crónico, derivado de afecciones como la artrosis.

“En aquel momento ya existían escalas de dolor agudo en perros. Ahora estamos desarrollando las nuestras”, explica el investigador de la Unesp. Los estudios fueron aprobados por los comités de ética animal de más de 20 instituciones asociadas en Brasil y en países de América, Europa y Asia.

En los estudios participaron varios investigadores supervisados por Pacca Loureiro Luna en sus doctorados, ahora docentes en instituciones de educación superior de Brasil y del exterior. Uno de ellos, el veterinario Paulo Steagall, actualmente profesor en la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad de Montreal (Canadá), también creó en su laboratorio una escala de dolor y una aplicación específica para gatos. La aplicación Feline Grimace Scale evalúa el dolor agudo en los felinos a través de sus cambios en las expresiones faciales y se encuentra disponible en las tiendas de aplicaciones para teléfonos móviles. El artículo en el que se informa sobre el desarrollo y la validación de la escala se publicó en 2019 en la revista Scientific Reports, del grupo Nature.

Los investigadores de la Unesp están abocados ahora a un nuevo reto: incorporar en la aplicación herramientas de inteligencia artificial (IA). En un artículo publicado en junio de 2022 en Scientific Reports, compararon dos modalidades de IA basadas en redes neuronales para la tarea de automatizar el reconocimiento del dolor en las imágenes faciales de los gatos. Ambos métodos –el modelo de aprendizaje profundo [deep learning], en el que las redes se entrenan directamente con las imágenes, y el de redes más superficiales, que reciben datos estandarizados generados por los investigadores para describir las expresiones faciales de los felinos– emplearon imágenes de video de los gatos en situaciones sin dolor (antes de una cirugía), con dolor más intenso (inmediatamente después de la cirugía), y posteriormente, tras la administración de analgésicos. Según los investigadores, ambos tipos de abordaje tuvieron una precisión superior al 72 % a la hora de identificar la existencia o no de dolor en comparación con las valoraciones de los expertos.

En la Universidad de São Paulo (USP), campus de Pirassununga, el uso de redes neuronales también mostró resultados prometedores en la identificación del dolor en las expresiones faciales de los caballos. El proyecto está dirigido por el veterinario Gabriel Lencioni, estudiante doctoral en la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia (FMVZ), bajo la dirección del veterinario Adroaldo José Zanella, docente del Departamento de Medicina Veterinaria Preventiva y Salud Animal de la FMVZ. “Lencioni inició el proyecto cuando aún era un estudiante de la carrera de grado, lo que no es común”, elogia el profesor. “El estudio, que tenía un enfoque innovador mediante la recopilación de videos de caballos con diferentes grados de dolor, en forma automática y con un procesamiento inteligente, dio lugar al primer artículo referido a este enfoque publicado en todo el mundo”.

Según Lencioni, el proyecto prevé la instalación de cámaras que graben ininterrumpidamente las expresiones faciales de los animales y emitan alertas a sus cuidadores cada vez que se detecten signos de dolor. La ausencia de un observador humano puede hacer más eficaz la detección, explica el investigador. Esto se debe a que, según algunas teorías, los animales que en su historia evolutiva han sido presas, como los caballos, aprendieron a disimular el dolor cuando eran observados, para no ser considerados más vulnerables por los depredadores.

Lencioni contó con el apoyo de la Agencia de Innovación de la USP y con la colaboración del ingeniero Rafael de Sousa y el técnico Edson Sardinha, del Departamento de Ingeniería de Biosistemas de la FZEA-USP, y del veterinario Rodrigo Romero Corrêa, del Departamento de Cirugía de la FMVZ-USP, en São Paulo. Para llevar a cabo su proyecto, también realizó una pasantía de cinco meses en la Universidad de Cambridge (Inglaterra), donde en 2017 se desarrolló la primera herramienta automática para la detección del dolor en ovejas.

“Están empezando a surgir varias iniciativas para ayudar en el diagnóstico del dolor animal. Muchas cosas han cambiado en los últimos 20 años”, dice la veterinaria Denise Tabacchi Fantoni, vicedirectora de la FMVZ-USP, una de las primeras instituciones educativas de Brasil en ofrecer una asignatura específica sobre el tratamiento del dolor en los animales, en 1993. Según Tabacchi Fantoni Fantoni, el dolor en los animales estaba desatendido. Los veterinarios prácticamente carecían de información en este campo y no solían administrarse analgésicos, ni siquiera después de las intervenciones quirúrgicas.

Por eso, además del desarrollo de la aplicación, considera que el proyecto de la Unesp tiene el mérito de concentrar en su sitio web información variada sobre el tema, incluyendo las escalas de dolor de diferentes centros de investigación. “No todos los veterinarios pueden estar al día con toda la información que circula en el ámbito académico”, enfatiza. “Además de enseñar a identificar los síntomas de dolor, la aplicación de la Unesp propicia el acceso a esta información”.

Proyecto
El dolor y la calidad de vida en animales (nº 17/12815-0); Modalidad Proyecto Temático; Investigador responsable Stelio Pacca Loureiro Luna (Unesp); Inversión R$ 835.253,16.

Artículos científicos
FEIGHLSTEIN M. et al. Automated recognition of pain in cats. Scientific Reports. jun. 2022.
LENCIONE G. C. et al. Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling. PLOS ONE. oct. 2021.
EVANGELISTA, M. C. et al. Facial expressions of pain in cats: The development and validation of a Feline Grimace Scale. Scientific Reports. feb. 2019.
BRONDANI, J. T. et al. Validation of the English version of the Unesp-Botucatu multidimensional composite pain scale for assessing postoperative pain in cats. BMC Vet. jul. 2013.

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