La acuicultura es crucial para la seguridad alimentaria global, pero las enfermedades en entornos submarinos complejos amenazan su sostenibilidad. Este estudio desarrolló una nueva tecnología, llamada YOLO-TPS, para detectar enfermedades en los peces de manera precisa y temprana, abordando desafíos como los pequeños signos de enfermedad, los síntomas cambiantes y el agua turbia. El objetivo era crear un sistema inteligente para identificar enfermedades rápidamente, reduciendo pérdidas y la necesidad de antibióticos. Utilizando un conjunto de datos de 4596 imágenes que cubren seis tipos de enfermedades en peces, el modelo fue entrenado para reconocer problemas como úlceras y parásitos. Los resultados mostraron que alcanzó una tasa de precisión del 97.2%, significativamente mejor que los métodos existentes, y destacó en la detección de pequeños signos de enfermedad en condiciones desafiantes. La tecnología ayuda a los agricultores a detectar enfermedades temprano, mejorando la salud de los peces y reduciendo el daño ambiental de los tratamientos. Al ofrecer una herramienta confiable y eficiente, este trabajo apoya la acuicultura sostenible, protege los suministros de alimentos y promueve ecosistemas acuáticos más saludables. Su enfoque también podría aplicarse a la detección de enfermedades en otros animales o plantas, beneficiando la agricultura y la gestión ambiental a nivel global.