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El síndrome ulcerante epizoótico (SUE) es una enfermedad crítica que afecta a los peces de agua dulce, caracterizada por lesiones ulcerosas y elevadas tasas de mortalidad, lo que perjudica a las empresas acuícolas de todo el mundo. La identificación oportuna y precisa es crucial para detener la propagación del SUE y mitigar los daños financieros. Las técnicas convencionales, que incluyen la inspección ocular y el análisis histopatológico, suelen ser laboriosas, caras y pueden mostrar una sensibilidad insuficiente. Las metodologías de inteligencia artificial (IA), en particular los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, ofrecen soluciones eficaces para la identificación rápida y precisa del SUE mediante el análisis de imágenes, datos ambientales y patrones asociados a los brotes. Esta investigación estudia la utilización de metodologías de IA para la detección del síndrome ulcerante epizoótico en peces de agua dulce, haciendo hincapié en las técnicas, la precisión de los modelos y las ramificaciones prácticas. Nuestra investigación indica que la IA mejora las tasas de detección del síndrome ulcerante epizoótico, lo que facilita un control más eficaz de la enfermedad en la acuicultura.
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