Istraživači sa UMC Utrehta razvili su AI model za predviđanje dugoročnih ishoda kod izuzetno prevremeno rođenih beba u ranom životu. Model može da identifikuje koja se beba mogu suočiti sa intelektualnim invaliditetom dok rastu. Kada se dalje razvija, mogao bi da ponudi ključne uvide za pružaoce zdravstvenih usluga, kao i dragocene informacije za roditelje o očekivanom razvojnom putu njihovog deteta.
Rezultati studije objavljeni su u The Lancet Digital Health.
Iako je postignut veliki napredak u neonatalnoj nezi, bebe rođene pre 28 nedelja i dalje pokazuju veoma visok rizik od dugoročnih poteškoća sa kognicijom i kretanjem. Rano predviđanje ovih potencijalnih problema je od vitalnog značaja, omogućavajući zdravstvenim radnicima da prilagode podršku od samog početka.
Nova studija označava ključni korak ka razvoju alata za rano otkrivanje koji bi u budućnosti mogao voditi roditelje i medicinske timove da efikasnije podrže ranjivu bebu.
U suštini, model veštačke inteligencije koji su kreirali istraživači bio je u stanju da identifikuje sa razumnom tačnošću koja bi se beba mogla boriti sa intelektualnim invaliditetom kasnije u detinjstvu. Model je analizirao snimke električne aktivnosti mozga, nazvane EEG, 369 novorođenčadi u prva tri dana nakon rođenja. Bio je u stanju da napravi razliku između beba za koje se ispostavilo da imaju nizak IK i one sa optimalnim ishodima u ranom školskom uzrastu, sa tačnošću od približno 80%.
„Ovakva vrsta znanja je neprocenjiva“, rekla je neonatolog Marija Luiza Tataranno. „To znači da dodatna pomoć, resursi i briga mogu biti usmereni tamo gde su najpotrebniji, od najranijih dana.
Pogled u budućnost izuzetno prevremeno rođenih beba neće samo pomoći lekarima da donesu pravi izbor. Takođe će roditeljima prevremeno rođenih beba ponuditi vredne informacije. Ovi roditelji se često bore sa neizvesnošću u pogledu budućnosti svog deteta.
„Pitanje koje nam najčešće postavljaju je „Šta možemo da očekujemo?“, kaže Marija Luiza. „Tačno predviđanje moglo bi da ublaži njihove brige ili im pomogne da se pripreme za ono što im predstoji. Međutim, ona upozorava da još mnogo posla treba da se uradi da bi se takav alat zaista doveo do bolničkog kreveta.
Tim UMC Utrehta želi da nastavi da radi na poboljšanju AI modela u narednim godinama. „EEG je samo početak“, primećuje Ksiaovan Vang, dr. student biomedicinskog inženjerstva i prvi autor rada.
„Planiramo da uključimo više vrsta medicinskih podataka kao što su magnetna rezonanca mozga, kao i podatke o oksigenaciji krvi i možda čak i obrascima kretanja beba, kako bismo dodatno precizirali naša predviđanja. Cilj je stvoriti sveobuhvatan i tačan model koji uključuje različite zdravstvene indikatore.
Istraživači zamišljaju budućnost u kojoj će AI alati pomoći u predviđanju zdravstvenih ishoda odojčadi sa visokom preciznošću, nudeći svakom detetu personalizovan put nege prilagođen njihovim jedinstvenim potrebama.
Ova studija je korak ka toj budućnosti, gde se tehnologija i medicina prepliću kako bi obezbedili najbolji mogući početak života za svu decu, bez obzira koliko rano stignu na svet.
