Una de las enfermedades más difíciles de diagnosticar y tratar en los canes es el hiperadrenocorticismo o síndrome de Cushing. Este  problema de salud puede ser un grave trastorno tanto para los perros como para los propietarios que los cuidamos a largo plazo.

Además, los perros con síndrome de Cushing tienen un mayor riesgo de padecer otras enfermedades, como diabetes mellitus, hipertensión y pancreatitis, lo que hace que un diagnóstico rápido y preciso sea aún más importante.

En la práctica, el diagnóstico se ha logrado mediante distintas técnicas de análisis de sangre. Sin embargo, este proceso puede llevar mucho tiempo, tener un gran costo para los propietarios y, en algunos casos, no proporciona resultados precisos.

Con el fin de abordar estos desafíos, investigadores del Royal Veterinary College han realizado un estudio sobre una población que incluyó a casi un millón de perros que acudieron a varias clínicas veterinarias de UK, de los cuales se identificó que algo más de 10.000 tenían evidencias de sufrir síndrome de Cushing.

Finalmente, tras una selección manual de los candidatos, fueron evaluados 939 canes para la investigación y evaluación de la eficacia diagnóstica del síndrome de Cushing de la prueba.

Utilizando datos clínicos estructurados para observar la demografía de los perros, los signos clínicos en la presentación y los resultados de laboratorio, se aplicaron algoritmos de “machine-learning” para emitir un diagnóstico del síndrome de Cushing.

Los perros sospechosos de tener síndrome de Cushing se incluyeron en el análisis y se clasificaron según el diagnóstico final informado en sus registros clínicos.