Investigadores del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) desarrollaron una herramienta tecnológica para el manejo reproductivo bovino que permite realizar un diagnóstico híper-precoz del estado gestacional en vaquillonas para carne apenas 19 días después de la inseminación artificial.

La innovación combina biotecnología reproductiva, ganadería de precisión y estrategias de aprendizaje automático para analizar datos obtenidos mediante ultrasonografía color y estimar con mayor anticipación el estado gestacional de los animales.

El trabajo fue llevado adelante por el Dr. Pablo Sebastián Reineri y el Ing. Sergio Roldán, del INTA Santiago del Estero; el médico veterinario Santiago Principi, asesor privado; y el Dr. Juan Aller, del INTA Balcarce. El modelo predictivo se desarrolló en el establecimiento El Sacha, ubicado en la localidad de Añatuya, Santiago del Estero.

En los rodeos comerciales, el diagnóstico de gestación suele realizarse a partir del día 30 posterior a la inseminación artificial, cuando la ultrasonografía permite observar directamente la presencia de líquido amniótico y del embrión en los cuernos uterinos. Sin embargo, en los últimos años se ha comenzado a explorar un método indirecto basado en la evaluación de la vascularización del cuerpo lúteo mediante ultrasonografía color.

El cuerpo lúteo es una estructura ovárica responsable de producir progesterona, la hormona que mantiene la gestación. Según explican los investigadores, la disminución del flujo sanguíneo en esta estructura puede indicar la aparición de luteólisis, un proceso asociado con la ausencia de embrión en el útero. Por el contrario, una mayor irrigación sanguínea suele relacionarse con un cuerpo lúteo funcional y niveles adecuados de progesterona.

Hasta ahora, la evaluación de esta vascularización se realizaba mediante sistemas de puntuación subjetivos que estimaban visualmente el área del tejido irrigado. El nuevo desarrollo introduce un enfoque diferente: el uso de algoritmos de aprendizaje automático que analizan las imágenes ecográficas y generan una predicción objetiva del estado gestacional temprano.

Los resultados de la investigación mostraron un desempeño prometedor. Entre los indicadores más relevantes se destaca una sensibilidad del 88 %, lo que en términos prácticos significa que, de cada 100 vaquillonas no preñadas, la herramienta logró identificar correctamente 88 a los 19 días posteriores a la inseminación artificial.

Esta capacidad de detección temprana permitiría identificar con mayor rapidez a las hembras vacías y tomar decisiones de manejo reproductivo más eficientes, como la reprogramación de servicios o la optimización del uso de recursos en los sistemas de cría. Según los investigadores, esto podría traducirse en mejoras en la eficiencia productiva, reducción de costos y menor impacto ambiental.

El trabajo científico, titulado “Prediction of gestational status nineteen days after artificial insemination using color ultrasonography and machine learning strategies in beef heifers”, se publicó en 2026 en la revista Tropical Animal Health and Production (58:162).

Aunque los resultados iniciales son alentadores, los especialistas señalan que aún es necesario continuar desarrollando y validando esta herramienta para ampliar su aplicación en sistemas productivos. El proyecto fue financiado mediante fondos públicos del INTA (PD I 112 y PE I D 057) y aportes privados.

Más información: Dr. Pablo Sebastián Reineri, investigador del INTA Santiago del Estero y docente de la UNSE. [email protected]