Monitorización de la salud de las mascotas mediante IA: lo que exige de su hardware.

La inteligencia artificial se está integrando en todo lo que sucede a nuestro alrededor. Influye en todos los aspectos de cada industria. El sector más reciente donde la IA está generando cambios es el de la monitorización de la salud de las mascotas.

La IA puede detectar si un perro se salta el desayuno dos días seguidos. Pero la precisión de la información depende de la capacidad del sensor para captarla. No todos los dispositivos para mascotas están diseñados para alimentar un motor de IA.

Hoy analizaremos qué exige la integración de la IA en los dispositivos, por qué es importante para la línea de productos y cuál es la brecha entre las afirmaciones de marketing y la capacidad de los sensores.

La capa de IA ya está aquí y acaba de cambiar la conversación sobre abastecimiento.

En marzo de 2026, Fi lanzó Fi Intelligence Fi presenta un asistente de salud con inteligencia artificial integrado en su aplicación que transforma años de datos biométricos y de comportamiento del perro en información personalizada sobre su salud. Lo denominaron la herramienta definitiva para obtener información sobre la salud, y el producto se basa en lo que Fi describe como el conjunto de datos más grande del mundo sobre el comportamiento canino, con más de 30 millones de eventos de lamido y casi 13 millones de eventos de rascado registrados en más de cien mil perros solo en los últimos 30 días.

Dos meses antes, en enero de 2025, PetPace Health 2.0 ganó el premio al Dispositivo Portátil IoT del Año. En la novena edición de los premios IoT Breakthrough Awards, celebrados durante el CES, se reconoció el collar de PetPace, impulsado por inteligencia artificial y aprendizaje automático, que recopila continuamente datos de signos vitales y comportamiento, y los analiza mediante sus algoritmos patentados.

Las cifras del mercado confirman la dirección. Según Informe de Technavio sobre el mercado global de dispositivos portátiles de IA para la salud de las mascotas. Se prevé que el mercado de dispositivos portátiles de IA para la salud de las mascotas crezca en 513,5 millones de dólares entre 2025 y 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 18,1 %.

No se trata de programas piloto. La inteligencia artificial aplicada a la industria de la salud animal ha pasado de la fase de planificación a la de producción, y esto tiene consecuencias directas para las marcas que adquieren hardware para el cuidado de las mascotas.

Lo que la IA realmente requiere del hardware para la salud de las mascotas.

Un motor de IA no se basa en textos publicitarios, sino en datos, y la calidad de esos datos depende del nivel de los sensores. Tres factores de hardware distinguen un dispositivo capaz de soportar una capa de IA fiable de uno que no puede.

Resolución del sensor. Un modelo de IA que detecta los primeros signos de cambios cardíacos o respiratorios necesita la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) como flujos de datos continuos y distintos. La VFC, en particular, requiere una precisión de medición a nivel cardíaco, ya que se calcula a partir de la variación entre latidos individuales.

Un dispositivo que estima la frecuencia cardíaca a partir del movimiento corporal general (como lo hace un acelerómetro básico) no puede producir la resolución latido a latido que exige el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). Estudio de 2025 publicado en Veterinary Sciences. Se evaluó el monitoreo portátil con BCG en perros en el Hospital Veterinario Docente de la Universidad Nacional de Jeju y se descubrió que el BCG proporcionaba datos fiables de frecuencia cardíaca y respiratoria en condiciones normales. El tipo de sensor es el límite inferior, no el límite superior, de lo que la IA puede hacer.

Rendimiento de datos. La monitorización continua implica datos continuos. Un dispositivo que toma muestras a intervalos de 2 o 15 minutos produce un conjunto de datos reducido que obliga al modelo de IA a interpolar entre las lecturas.

El resultado son líneas de tendencia suavizadas que omiten las desviaciones cortas y pronunciadas que son las más importantes desde el punto de vista clínico. Un perro cuya frecuencia respiratoria aumenta durante 40 minutos a las 2 de la madrugada y vuelve a la normalidad por la mañana mostrará una línea plana en un monitor de baja frecuencia. El firmware debe admitir la transmisión de datos de alta frecuencia o, como mínimo, el almacenamiento en búfer local con muestreo denso que carga los datos cuando hay conexión disponible.

Acceso a la forma de onda. Las aplicaciones de IA más avanzadas en salud animal no se limitan a leer la frecuencia cardíaca como un número, sino que analizan la forma de la onda cardíaca en sí. La balistocardiografía (BCG) produce una forma de onda que refleja las fuerzas mecánicas que genera el corazón con cada contracción. Cambios sutiles en la forma de esa onda a lo largo de semanas o meses pueden revelar patrones que un simple recuento de latidos por minuto pasaría por alto por completo. Si el hardware no captura ni transmite la forma de onda original, la capa de IA trabaja con un resumen en lugar del material de origen.

Por qué el hardware de acelerómetro barato no puede alimentar un motor de IA creíble

La mayoría de los dispositivos portátiles para mascotas en el mercado utilizan acelerómetros como su sensor principal (o único). Un acelerómetro detecta el movimiento. Puede indicarle si un perro está caminando, corriendo, durmiendo o sacudiendo la cabeza. Estudio de validación en la Universidad de Surrey Se probó un acelerómetro triaxial montado en un collar en 51 perros sanos y se descubrió que podía clasificar ocho estados de comportamiento (caminar, trotar, galopar, dormir, comer, beber, sacudir la cabeza y estar estático/inactivo) con una precisión superior al 90 %.

Eso es realmente útil para el seguimiento de la actividad física. No es un sistema de monitorización de la salud.

La distinción es importante porque las funciones de IA con las que compiten las marcas ahora requieren datos fisiológicos, no datos de comportamiento. Fi Intelligence, por ejemplo, analiza patrones de rascado, lamido, alimentación y bebida para detectar tendencias de salud. Esto funciona porque Fi entrenó su IA con un enorme conjunto de datos de comportamiento de su propia red de collares. Pero la próxima generación de funciones de IA para la salud de las mascotas deberá ir más allá: análisis del ritmo cardíaco, detección de tendencias respiratorias, puntuación de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) y evaluación de la calidad del sueño basada en patrones de signos vitales en lugar de patrones de movimiento.

Un dispositivo que solo utiliza un acelerómetro no puede producir esas entradas. Puede inferir la frecuencia respiratoria a partir del movimiento de la pared torácica cuando el perro está completamente quieto, pero en el momento en que el perro cambia de posición, se rasca o sueña, la señal se degrada. Estudio piloto sobre sensores balistocardiográficos en animales Investigadores de la Universidad Técnica Checa señalaron que la vacuna BCG era "muy propensa a una mala adhesión" en animales pequeños, pero eficaz en animales más grandes debido a un mejor contacto corporal, y su ventaja sobre la ECG radicaba en un menor tiempo de preparación, sin necesidad de afeitar ni de una colocación precisa de los electrodos.

La consecuencia práctica para las marcas es la siguiente: si adquieren un dispositivo que solo utiliza un acelerómetro y lo etiquetan como monitor de salud, están haciendo una afirmación que el hardware no puede respaldar. Y si su plan de desarrollo de productos incluye funciones de salud basadas en IA, la arquitectura del sensor que elijan hoy determinará si esas funciones serán creíbles o meramente decorativas.

Esta es la brecha que toma por sorpresa a los equipos de abastecimiento. El acelerómetro es económico, probado y compatible con cualquier tipo de collar. Sin embargo, mide lo incorrecto para la capa de IA que el mercado ahora exige.

PuresPet PHH-23: Monitorización de la salud basada en BCG diseñada para la capa de IA

Aquí es donde la conversación sobre el abastecimiento se vuelve más específica.

PuresPet Es un fabricante de productos inteligentes para mascotas con sede en Shenzhen, fundado en 2016, especializado en el diseño, desarrollo y producción de hardware para el monitoreo de la salud de las mascotas. Su modelo de negocio es OEM/ODM: ellos fabrican el dispositivo y su marca se incorpora a él. La cartera de clientes de la empresa incluye propietarios de marcas, distribuidores y minoristas de Norteamérica, Europa y Asia.

ElPHH-23 es el dispositivo insignia de PuresPet para el monitoreo de la salud. Su arquitectura de sensor principal se basa en BCG, lo que significa que monitorea las fuerzas mecánicas generadas por el corazón con cada latido, no solo el movimiento corporal.

El PHH-23 pesa 55 gramos y mide 125 x 34 x 14 mm. Se conecta mediante Bluetooth 4.0 y es compatible con Android e iOS. Cuenta con las certificaciones CE y FCC.

¿Qué diferencia a este producto de lo que ya existe en el mercado?

La mayoría de los dispositivos GPS/de salud combinados priorizan el GPS, con los datos de salud como función secundaria. La arquitectura del sensor refleja la función para la que fue diseñado el dispositivo. El PHH-23 se diseñó priorizando la monitorización de la frecuencia cardíaca (BCG). Esto es verificable: la aplicación complementaria genera informes de variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), análisis del sueño, resúmenes de salud e indica lecturas anormales, todo ello derivado de la forma de onda de la BCG. Un dispositivo con GPS integrado y un acelerómetro no puede generar estos resultados.

El dispositivo genera una curva BCG continua. La mayoría de los dispositivos genéricos para la salud de las mascotas en el mercado no lo hacen. Esa curva es la materia prima que necesita un motor de IA: no un número resumen muestreado cada 15 minutos, sino una señal fisiológica capturada continuamente y disponible para el análisis de patrones.

Para quién está diseñado el PHH-23.

PuresPet no vende directamente a dueños de mascotas. El PHH-23 está diseñado para marcas, distribuidores y minoristas de productos para mascotas que deseen comercializar un producto de monitorización de la salud bajo su propia marca. PuresPet ofrece personalización básica (logotipo, embalaje, color) y personalización avanzada (formato, funcionalidad, diseño de la aplicación complementaria) a través de su programa OEM/ODM.

La cantidad mínima de pedido es lo suficientemente baja para realizar pruebas de mercado, y el proceso documentado de PuresPet consta de seis pasos, desde la consulta de diseño hasta la producción en masa: consulta de diseño, firma del acuerdo de confidencialidad, inicio del contrato y del proyecto, creación de prototipos y muestreo, moldes de producción y pruebas, y producción en masa con una inspección completa de control de calidad antes del envío.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la monitorización de la salud de las mascotas mediante IA?

El monitoreo de la salud de las mascotas mediante IA utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar datos fisiológicos y de comportamiento continuos provenientes de un sensor portátil. En lugar de mostrar datos numéricos sin procesar, la IA detecta patrones, señala desviaciones de los valores basales de cada animal y genera información o alertas sobre su salud. La calidad de esta información depende completamente de la calidad de los datos del sensor que alimentan el modelo. Los dispositivos que registran la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) y la onda BCG proporcionan los datos necesarios para un análisis significativo. Los dispositivos que solo registran la actividad y el conteo de pasos generan datos adecuados para el seguimiento del estado físico, no para el monitoreo de la salud.

¿Qué es el monitoreo de BCG y por qué es importante para los dispositivos de salud de las mascotas?

BCG significa balistocardiografía. Mide las fuerzas mecánicas que produce el cuerpo con cada latido. Un sensor BCG colocado contra el cuerpo del animal detecta estos micromovimientos y extrae la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la VFC a partir de una única medición continua y no invasiva. A diferencia del ECG, la BCG no requiere afeitar al animal, colocar electrodos ni sedarlo. Estudios de 2025 en Ciencias Veterinarias Se ha demostrado que la vacuna BCG es una solución rápida y no invasiva para el monitoreo rutinario y continuo en perros. Los datos de la forma de onda de la BCG también constituyen la materia prima que los modelos de IA pueden analizar para la detección de patrones a largo plazo.

¿Puede un dispositivo portátil detectar signos de disfunción cognitiva canina?

La disfunción cognitiva canina (DCC) produce cambios medibles en los patrones de sueño, la actividad nocturna y las líneas de base fisiológicas que un monitor continuo puede registrar. Un perro con DCC temprana puede mostrar ciclos de sueño interrumpidos, mayor inquietud nocturna o cambios en la frecuencia cardíaca en reposo y la frecuencia respiratoria durante semanas. Investigaciones de la Proyecto de envejecimiento canino Se ha descubierto que la inactividad se correlaciona con un riesgo 6,5 veces mayor de CCD en perros mayores de diez años, y que cada año después de los diez años aumenta las probabilidades de CCD en un 52 %. Un monitor de salud continuo que registra la arquitectura del sueño y las tendencias de los signos vitales automatiza el tipo de observación que una lista de verificación de salud para perros mayores solicita a los dueños que realicen manualmente.

¿Qué debo tener en cuenta al buscar un sistema de monitorización de la salud de mascotas con inteligencia artificial para mi marca?

Empiece por el sensor. Si el producto incluye monitorización de la salud fisiológica, el sensor debe ser compatible. Pregunte si el dispositivo genera datos de VFC: obtener datos de VFC fiables requiere una precisión de medición a nivel cardíaco y confirma que el dispositivo monitoriza las constantes vitales en lugar de la actividad física. Verifique si el dispositivo captura y transmite datos brutos de la forma de onda BCG o solo métricas resumidas. Compruebe la frecuencia de muestreo de datos, ya que un muestreo de baja frecuencia produce huecos que los modelos de IA deben rellenar mediante interpolación. Confirme que el firmware admite el rendimiento de datos que su plan de desarrollo de IA requerirá. Y solicite las certificaciones: CE y FCC como mínimo para los mercados internacionales.