RADIO NODO IA | Ciencia, tecnología e innovación
15 de octubre de 2026
Una iniciativa científica denominada VETNET propone reunir información y desarrollar criterios compartidos para evaluar herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina veterinaria. El proyecto busca superar la fragmentación de los datos y promover la colaboración entre investigadores, instituciones académicas y otros sectores vinculados con la salud animal.
La inteligencia artificial continúa ampliando sus posibilidades de aplicación en diferentes disciplinas. Esta vez, una investigación internacional pone el foco en un campo de creciente interés: la medicina veterinaria y las ciencias animales.
El 9 de octubre de 2026, un equipo de 36 investigadores presentó en el repositorio científico arXiv un trabajo titulado VETNET: Assembling Benchmark Datasets for AI-Driven Veterinary Innovation, que puede traducirse como «VETNET: desarrollo de conjuntos de datos de referencia para impulsar la innovación veterinaria mediante inteligencia artificial».
La propuesta plantea un sistema de colaboración científica destinado a facilitar el desarrollo y la evaluación de tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la salud animal.
¿Por qué es importante esta investigación?
La inteligencia artificial ha experimentado importantes avances en el ámbito de la medicina humana. Sin embargo, su desarrollo en medicina veterinaria presenta dificultades particulares.
Una de ellas es la fragmentación de la información disponible.
Los datos utilizados para investigar enfermedades, evaluar tratamientos o desarrollar herramientas tecnológicas pueden encontrarse distribuidos entre diferentes instituciones, organizaciones y equipos científicos.
Además, la diversidad de especies animales plantea desafíos que no siempre pueden resolverse utilizando los mismos métodos empleados en medicina humana.
Frente a esta situación, los investigadores proponen establecer criterios compartidos que permitan organizar información de calidad y evaluar las capacidades de las herramientas de inteligencia artificial.
El objetivo es facilitar la investigación y promover desarrollos que puedan ser examinados mediante procedimientos comparables.
VETNET: una propuesta para conectar conocimientos
La iniciativa se basa en la creación de un ecosistema de conjuntos de datos de referencia y mecanismos de evaluación.
En términos sencillos, se busca disponer de información organizada y criterios comunes para comprobar cómo funcionan determinadas herramientas de inteligencia artificial.
Esto permitiría que investigadores de distintas instituciones trabajen sobre bases de comparación compartidas.
La propuesta contempla la colaboración entre organizaciones académicas y no académicas.
Su importancia radica en conectar conocimientos provenientes de diferentes disciplinas para avanzar en la investigación veterinaria.
La medicina, la informática, el análisis de datos y las ciencias animales pueden contribuir conjuntamente al desarrollo de nuevas herramientas.
¿Qué aplicaciones podría tener en el futuro?
La disponibilidad de información organizada y mecanismos confiables de evaluación podría favorecer investigaciones relacionadas con el análisis de información veterinaria y el desarrollo de sistemas de apoyo profesional.
También podría contribuir a mejorar las condiciones en las que se investigan nuevas aplicaciones tecnológicas para la salud animal.
En el ámbito agropecuario, estos avances resultan especialmente interesantes por la importancia que tienen la sanidad animal, el seguimiento de enfermedades y la gestión de información.
No obstante, corresponde distinguir entre las posibilidades futuras y los resultados efectivamente demostrados.
Su contribución principal consiste en proponer una estructura de colaboración y evaluación que podría facilitar futuras investigaciones.
La importancia de la colaboración multidisciplinaria
Uno de los aspectos más interesantes del proyecto es que no presenta la inteligencia artificial como una tecnología aislada.
Por el contrario, plantea la necesidad de integrar conocimientos científicos y tecnológicos para abordar problemas específicos de la medicina veterinaria.
Los especialistas en salud animal aportan conocimientos sobre enfermedades, especies y necesidades clínicas.
Los investigadores en informática y análisis de datos pueden desarrollar métodos para procesar información y evaluar sistemas tecnológicos.
Las instituciones participantes, por su parte, pueden contribuir a establecer criterios compartidos de investigación.
Esta integración permite comprender que el avance de la inteligencia artificial no depende únicamente de crear programas más sofisticados.
También requiere información confiable, conocimientos especializados y colaboración entre disciplinas.
Una investigación que abre nuevas posibilidades
VETNET representa una propuesta orientada a superar una de las dificultades que enfrenta el desarrollo de inteligencia artificial en medicina veterinaria: la falta de información estandarizada y de criterios compartidos de evaluación.
El proyecto permite identificar una tendencia de interés: la inteligencia artificial puede convertirse en un punto de encuentro entre disciplinas que tradicionalmente desarrollaron sus investigaciones mediante herramientas y metodologías diferentes.
La medicina veterinaria, las ciencias animales y la informática encuentran en esta propuesta un espacio de colaboración que podría contribuir a futuras innovaciones.
Clonación animal, selección genética e inteligencia artificial: tres tecnologías que comienzan a complementarse
Mientras la iniciativa VETNET propone mejorar la disponibilidad y evaluación de datos para la investigación veterinaria, otros estudios científicos muestran avances concretos en reproducción animal, genética e inteligencia artificial. Las investigaciones permiten observar cómo diferentes disciplinas comienzan a complementarse, aunque sus procedimientos y resultados deben distinguirse cuidadosamente.
La inteligencia artificial ya se utiliza para evaluar células reproductivas animales
Una investigación publicada el 1 de julio de 2025 en la revista científica Scientific Reports demostró que determinados modelos de inteligencia artificial pueden superar la evaluación visual humana en una tarea específica de reproducción bovina.
El estudio, titulado Artificial intelligence outperforms humans in morphology-based oocyte selection in cattle, analizó la capacidad de diferentes métodos para predecir qué ovocitos —células reproductivas femeninas— podrían desarrollarse hasta una determinada etapa embrionaria.
Los investigadores estudiaron 1.095 conjuntos de ovocitos y células que los rodean, y compararon las evaluaciones realizadas por especialistas con las de dos modelos de inteligencia artificial.
Los resultados mostraron una exactitud equilibrada del 79,3 % para uno de los modelos de IA y del 71,2 % para el segundo, frente al 42,9 % obtenido por los especialistas mediante la evaluación visual de las imágenes.
Estas cifras corresponden exclusivamente a las condiciones experimentales y al procedimiento evaluado.
En sus conclusiones, los autores expresaron:
«La IA ha surgido como una nueva herramienta para evaluar ovocitos y ayudar en la toma de decisiones en el laboratorio de embriología».
Traducción al español de un fragmento del resumen original.
El resultado representa un avance en la aplicación de inteligencia artificial a la reproducción animal.
Sin embargo, no significa que la tecnología pueda sustituir integralmente a los veterinarios ni que se haya demostrado una mejora directa en el nacimiento de animales clonados.
Octubre de 2026: nuevos avances en clonación y selección genética de cerdos
Otra investigación, publicada el 8 de octubre de 2026 en Journal of Animal Science and Biotechnology, aporta información reciente sobre la combinación de clonación animal y análisis genético.
El trabajo, titulado Establishment and validation of porcine embryo genomic selection system through SCNT technique, describe el desarrollo de un procedimiento experimental para estudiar embriones porcinos obtenidos mediante transferencia nuclear de células somáticas.
Esta técnica permite producir embriones utilizando material genético nuclear procedente de células de un animal donante.
Los investigadores combinaron ese procedimiento con métodos de análisis genómico destinados a evaluar características hereditarias de interés.
Según los resultados publicados, la concordancia entre los perfiles genéticos de los embriones y los animales donantes superó el 95 % en la mayoría de las comparaciones realizadas.
El estudio también utilizó métodos estadísticos para estimar características genéticas relacionadas con la producción animal.
En sus conclusiones, los investigadores señalaron:
«Los resultados demuestran que la transferencia nuclear de células somáticas puede utilizarse para replicar recursos genéticos de élite».
El trabajo establece una base técnica para futuras aplicaciones en mejoramiento genético porcino.
El procedimiento de clonación es biotecnológico y el análisis genómico constituye una actividad complementaria.
Inteligencia artificial para observar el desarrollo de embriones
En otra investigación publicada en Scientific Reports durante 2026, un equipo científico presentó un método de aprendizaje automático destinado a identificar etapas del desarrollo de embriones animales mediante imágenes.
El trabajo, titulado Supervised contrastive learning for cell stage classification of animal embryos, estudia la utilización de herramientas informáticas para reconocer diferentes fases del desarrollo embrionario.
Este tipo de tecnología puede contribuir a automatizar determinadas tareas de observación y clasificación que habitualmente requieren intervención especializada.
Su importancia radica en demostrar que la inteligencia artificial puede participar en el análisis de información biológica utilizada en laboratorios de reproducción animal.
Sin embargo, clasificar embriones mediante inteligencia artificial no equivale a clonarlos.
La investigación aporta conocimientos sobre análisis automatizado de imágenes, pero no demuestra por sí misma una mejora en las tasas de nacimiento de animales clonados.
Tres actividades diferentes que es necesario distinguir
Aunque pueden complementarse, la clonación animal, la selección genética y la inteligencia artificial son actividades diferentes.
1. Clonación animal
Es un procedimiento biotecnológico que permite producir un organismo utilizando material genético nuclear procedente de otro individuo.
Una de las técnicas utilizadas es la transferencia nuclear de células somáticas.
Su aplicación puede estar relacionada con la investigación científica, la reproducción de animales de interés genético y determinados programas de conservación.
2. Selección genética
Consiste en identificar y seleccionar animales o embriones según características hereditarias de interés.
Puede utilizar información genética y métodos de predicción para orientar decisiones reproductivas.
La selección genética no implica necesariamente clonación.
3. Inteligencia artificial
Comprende herramientas informáticas capaces de analizar información, reconocer patrones y realizar determinadas predicciones.
En medicina veterinaria y reproducción animal, puede contribuir a evaluar imágenes de células reproductivas, clasificar embriones y procesar información científica.
Su utilización no significa que el sistema produzca animales clonados de manera autónoma.
¿Por qué estos avances son importantes para la medicina veterinaria y el sector agropecuario?
Las investigaciones muestran que la reproducción animal está incorporando herramientas procedentes de diferentes disciplinas.
La biotecnología permite desarrollar procedimientos reproductivos; la genética aporta información sobre características hereditarias; y la inteligencia artificial ofrece nuevas posibilidades para analizar datos y apoyar determinadas decisiones científicas.
Esta convergencia podría favorecer futuras investigaciones sobre reproducción asistida, conservación de recursos genéticos y mejoramiento animal.
También plantea interrogantes relacionados con la validación científica, el bienestar animal, la responsabilidad profesional y las condiciones jurídicas de utilización de estas tecnologías.
El avance comprobado consiste en la incorporación de herramientas de análisis y evaluación que pueden complementar procedimientos biotecnológicos ya existentes.
La inteligencia artificial no reemplaza a la medicina veterinaria ni realiza por sí misma la clonación animal. Su contribución consiste en aportar nuevas capacidades de análisis que, combinadas con el conocimiento profesional y la investigación científica, pueden ampliar las posibilidades de innovación.
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