El cólico es un problema de salud crítico para los caballos, que a menudo requiere intervención inmediata y precisa para mejorar las tasas de supervivencia. Este estudio utiliza técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial explicable (XAI) para predecir la probabilidad de supervivencia de los caballos afectados por cólico. Al analizar datos clínicos, de procedimientos y diagnósticos, el modelo identifica factores clave que influyen en los resultados, como la frecuencia del pulso, el tipo de lesión y los niveles de proteínas. El uso de SHAP (explicaciones aditivas de Shapley) garantiza transparencia y permite tratamientos específicos, mejorando el bienestar de los caballos y avanzando en la atención veterinaria de precisión. Tales innovaciones destacan la importancia de combinar la tecnología y la ciencia veterinaria para una mejor gestión de la salud animal.