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A mastite é uma das principais causas da redução da produção e da qualidade do leite, levando a uma forte perda de receita para os criadores de ovelhas leiteiras. Em condições higiénicas padrão da criação de ovelhas, a prevalência de mastite clínica é de cerca de 5% do rebanho. Infelizmente, isso representa apenas a ponta do iceberg, enquanto a parte submersa do iceberg é representada pela mastite subclínica, que em alguns casos pode chegar a 65% ou mais. A investigação atual apresenta uma abordagem alternativa para prever a presença de inflamação do úbere em ovelhas leiteiras através da aplicação de máquinas de vetor de suporte (SVMs), uma subdisciplina no campo da inteligência artificial. O teor de lactose do leite (MLC) e a condutividade elétrica do leite (MEC) são usados como variáveis preditivas e a contagem de células somáticas do leite (MSCC) como classificador. Os dados utilizados foram recolhidos de uma base de dados histórica de 10 anos do laboratório ARAS (Associação Regional de Agricultores da Sardenha). As SVMs mostraram uma sensibilidade e especificidade de 62% e 75%, respetivamente. Portanto, o uso de SVMs como primeiro sistema de triagem para a deteção de inflamação do úbere poderia simplificar o procedimento antes de realizar análises bacteriológicas caras e demoradas.
