AI tehnika mjeri preemie razvoj mozga
Finski istraživači razvili su novi softverski program zasnovan na strojnom učenju, koji može samostalno analizirati EEG (elektroencefalogram) signale nedonoščadi kako bi procijenio funkcionalnu zrelost mozga.
Tehnika je prvi sustav procjene zrelosti mozga koji se temelji na EEG-u i preciznija je od ostalih metoda koje se trenutno koriste za mjerenje razvoja mozga dojenčadi.
"Ova metoda daje nam prvu priliku da pratimo najvažniji razvoj nedonoščadi, funkcionalno sazrijevanje mozga, i za vrijeme i nakon intenzivne njege", kaže profesorica Sampsa Vanhatalo sa Sveučilišta u Helsinkiju, koja je vodila istraživanje ,
Otprilike jedno od deset novorođenčadi rodi se prerano, a otprilike polovica sve dojenčadi na intenzivnoj njezi novorođenčadi ondje je zbog prijevremenog poroda. Kasna trudnoća vrijeme je vrlo brzog razvoja mozga za fetus, a električna aktivnost mozga mijenja se gotovo svaki tjedan. Mozak mora ispravno funkcionirati da bi se pravilno razvijao.
Prijevremeni porod može značajno otežati razvoj mozga. Istraživači su već 1980-ih otkrili da su rani zdravstveni problemi nedonoščadi često bili povezani sa sporijim razvojem mozga tijekom prvih mjeseci.
Da bi se pružila najbolja moguća skrb i razvili novi oblici liječenja, važno je znati kako se razvijaju moždane funkcije dojenčadi, ali nisu dostupne objektivne i precizne metode za procjenu rane zrelosti mozga.
Jedan od načina procjene zrelosti mozga je postavljanjem EEG senzora na vlasište. Ovo je potpuno neinvazivna, jeftina i bez rizika metoda koja je vrlo popularna tijekom posljednjih nekoliko godina u praćenju moždane aktivnosti na odjelima intenzivne njege novorođenčadi. Ali samo EEG predstavlja neke probleme.
„Praktični problem praćenja EEG-a je taj što je analiza EEG-a bila spora i zahtijevalo je posebnu stručnost liječnika koji je to provodi. Taj se problem može pouzdano i globalno riješiti korištenjem automatske analize kao dijela EEG uređaja ”, kaže Vanhatalo.
Novi softver za EEG analizu izvorno je razvio Nathan Stevenson, australski inženjer, koji je radio u istraživačkoj grupi profesora Vanhatala kao stipendist Marie Curie koji financira EU. U istraživanju je korišten opsežan i dobro kontroliran skup EEG mjernih podataka nedonoščadi.
Softver za analizu temelji se na strojnom učenju. Velika količina EEG podataka o nedonoščadi unesena je u računalo, a softver je izračunao stotine računskih značajki za svako mjerenje bez intervencije liječnika. Zatim su se pomoću algoritma te značajke kombinirale kako bi se stvorila pouzdana procjena EEG zrele dobi dojenčeta.
Konačno, EEG zrela dob procijenjena softverom uspoređena je sa stvarnom dobi dojenčeta. U više od 80 posto slučajeva stvarna dob dojenčeta i računalno generirana procjena padali su unutar dva tjedna.
Procjena sazrijevanja bila je toliko pouzdana i precizna da se kod svakog od 39 nedonoščadi u studiji mogao pratiti funkcionalni razvoj mozga kada su se mjerenja ponavljala svakih nekoliko tjedana.
Studija je objavljena u časopisu Znanstvena izvješća.
Izvor: Sveučilište u Helsinkiju
