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La mastitis es una de las principales causas de la reducción tanto de la producción como de la calidad de la leche, lo que provoca importantes pérdidas de ingresos para los ganaderos de ovejas lecheras. En condiciones higiénicas estándar de la cría de ovejas, la prevalencia de la mastitis clínica es de aproximadamente el 5 % del rebaño. Lamentablemente, esto representa solo la punta del iceberg, ya que la parte sumergida del iceberg está representada por la mastitis subclínica, que en algunos casos puede alcanzar el 65 % o más. La presente investigación presenta un enfoque alternativo para predecir la presencia de inflamación de la ubre en ovejas lecheras mediante la aplicación de máquinas de vectores de soporte (SVM), una subdisciplina del campo de la inteligencia artificial. El contenido de lactosa de la leche (MLC) y la conductividad eléctrica de la leche (MEC) se utilizan como variables predictivas y el recuento de células somáticas de la leche (MSCC) como clasificador. Los datos utilizados se recopilaron de una base de datos histórica de 10 años del laboratorio ARAS (Asociación Regional de Agricultores de Cerdeña). Las SVM han mostrado una sensibilidad y especificidad del 62 % y el 75 %, respectivamente. Por lo tanto, el uso de SVM como primer sistema de cribado para la detección de la inflamación de la ubre podría simplificar el procedimiento antes de llevar a cabo análisis bacteriológicos costosos y que requieren mucho tiempo.