Introdução: como a IoT se tornou uma arma de alerta precoce contra a peste suína africana

Quando um surto de doença animal chega com força, a suinocultura precisa não só de uma resposta rápida, mas, sobretudo, da capacidade de "saber com antecedência". A peste suína africana (African Swine Fever, ASF), uma das doenças infecciosas de suínos mais devastadoras do mundo, ainda não tem vacina eficaz. Felizmente, com a aplicação prática da internet das coisas (Internet of Things, IoT) nas granjas, a pecuária de precisão (Precision Livestock Farming, PLF) se tornou uma arma fundamental para detectar surtos cedo.
A pecuária de precisão usa sensores, câmeras e algoritmos para construir um sistema de monitoramento da saúde dos suínos que funciona 24 horas por dia. Segundo uma revisão sistemática publicada por Gómez et al. (2021) na Frontiers in Veterinary Science, a tecnologia IoT pode coletar continuamente dados comportamentais, fisiológicos e ambientais e tem grande potencial para melhorar o bem-estar dos suínos e a gestão de doenças. A seguir estão três aplicações principais dessa tecnologia no alerta precoce da peste suína africana:

1. Detecção de comportamento anormal: os padrões de atividade como primeira linha de alerta precoce

O comportamento diário de um suíno guarda a chave da sua saúde. Segundo um estudo de Huang et al. (2024) publicado na Computers and Electronics in Agriculture, suínos saudáveis apresentam picos de atividade claros aproximadamente das 5h às 10h e das 14h às 18h todos os dias, e a atividade anormal (como imobilidade excessiva ou redução da atividade) costuma ser um sinal precoce de doença.
A peste suína africana provoca mudanças de comportamento nos suínos já em estágio inicial, como letargia e redução dos movimentos. Com câmeras e acelerômetros (muitas vezes embutidos em brincos de orelha), é possível rastrear em tempo real os padrões de movimento e a postura de cada suíno, e os algoritmos os comparam com as "rotinas diárias normais" para identificar rapidamente indivíduos potencialmente anormais.
Além disso, Arulmozhi et al. (2021), na revista Animals, observam que essas tecnologias de monitoramento de comportamento baseadas em imagem não só têm baixo custo, como também são especialmente adequadas para granjas de suínos de pequeno e médio porte.

2. Monitoramento da temperatura corporal: brincos digitais como a "pele sensível à temperatura" do suíno

O aumento da temperatura corporal é o indicador mais direto de inflamação e infecção. Gómez et al. (2021) apontam que dispositivos IoT, como câmeras termográficas, termômetros infravermelhos e sensores embutidos, já permitem monitorar de forma contínua e sem contato a temperatura da superfície corporal, melhorando significativamente a eficácia da detecção precoce.
Huang et al. (2024) também descobriram que, embora os dados de temperatura dos brincos sejam afetados pelo ambiente e pelo comportamento, é possível encontrar anomalias ocultas comparando-os com a "tendência geral do rebanho". Por exemplo, se um suíno apresenta repetidamente uma tendência de "queda da temperatura corporal" durante o dia, isso pode resultar de o animal procurar áreas mais frescas para descansar depois de uma febre; essa variação inversa é considerada um sintoma latente da doença.

3. Integração de dados: da detecção pontual ao alerta precoce abrangente

Embora um único sensor possa detectar anomalias, integrar e cruzar dados comportamentais, fisiológicos, de alimentação e de consumo de água aumenta muito a precisão do alerta precoce.
Segundo uma revisão da literatura de Trabachini et al. (2025) na revista Animals, alimentar modelos de IA, como Random Forest e sistemas de aprendizado profundo, com dados de vários sensores permite distinguir com eficácia suínos normais e anormais e transformar os resultados em critérios acionáveis para os gestores.
Além disso, combinar a tecnologia RFID com sensores de carga permite monitorar o comportamento de alimentação e de consumo de água de cada suíno. Pequenas mudanças no padrão alimentar costumam estar entre as primeiras anomalias a surgir antes de uma doença.

Da detecção à percepção: uma pocilga com vigilância digital

Em resumo, a pecuária de precisão constrói um sistema de detecção com "olhos digitais" (câmeras) e "pele digital" (sensores). Por meio da comparação e do processamento em tempo real de grandes volumes de dados, é possível emitir alertas de forma proativa antes que uma epidemia estoure.
Não se trata apenas de adotar tecnologia, mas de uma revolução na forma de pensar a pecuária: passar da inspeção manual aos alertas baseados em dados, e de reagir aos problemas a preveni-los. No futuro, em cenários pecuários que priorizam tanto a prevenção de epidemias quanto o bem-estar animal, a tecnologia IoT certamente terá um papel cada vez mais central.

Referências: