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Questo studio esplora le sfide critiche che il settore zootecnico deve affrontare, in particolare quelle relative alla biosicurezza, al benessere degli animali e alle restrizioni sull'uso di antibiotici. Evidenzia la necessità di implementare tecnologie avanzate di informazione e comunicazione per migliorare la sostenibilità operativa e il processo decisionale.
Materiali e Metodi: Attraverso la piattaforma Biorisk® External, un sistema di controllo delle visite basato su cloud progettato per ottimizzare la gestione della biosicurezza ha monitorato accuratamente l'attività dei visitatori tramite codici QR e geolocalizzazione GPS per un periodo di studio di 6 mesi, da luglio a dicembre 2023, abbiamo analizzato le visite a 142 diversi siti di produzione suina e 30 modelli di movimentazione dei veicoli.
Risultati: L'analisi ha rivelato tendenze nei modelli di visita e nel rispetto delle procedure operative standard di biosicurezza. Il software ha classificato le visite come autorizzate (A-authorized), non autorizzate con accesso (NAWA-not authorized with access) e non autorizzate senza accesso (NAWOA-not authorized without access), fornendo un quadro per valutare i rischi per la biosicurezza. Inoltre, l'analisi di rete ha identificato allevamenti interconnessi, classificati come "superdiffusori", evidenziando il loro considerevole rischio di trasmissione di malattie. Questo studio promuove l'integrazione di sistemi digitali nelle attività zootecniche per migliorare le misure di biosicurezza, facilitare l'inserimento di dati in tempo reale e supportare un processo decisionale informato.
Conclusioni: Migliorando i protocolli di biosicurezza attraverso la tecnologia, il settore zootecnico può salvaguardare meglio la salute degli animali, aumentare l'efficienza operativa e ridurre le potenziali perdite economiche associate alle epidemie.
Soriano, O.; Batista, L.; Morales, J.; Quintana, E.; Piñeiro, C. A Dynamic System to Control the Entry of Non-Authorized Visitors and Detect Superspreader Farms in Strongly Interconnected Systems. Animals 2024, 14, 2932. https://doi.org/10.3390/ani14202932
