- Oamenii de ştiinţă lansează un test al unei noi tehnici de scanare care ar putea identifica femeile cu risc ridicat de rezultate adverse ale sarcinii, inclusiv naşterea unui copil mort şi preeclampsia, prin analiza placentei lor.
- Tehnica de scanare care utilizează inteligenţa artificială pentru a analiza imaginile cu ultrasunete ar putea ajuta la evaluarea riscului de probleme în timpul sarcinii.
Tehnologia utilizează inteligenţa artificială pentru a analiza imaginile cu ultrasunete realizate în timpul scanării femeilor în timpul celor 12 săptămâni şi pentru a le atribui un scor de risc, similar cu evaluarea riscului de sindrom Down din primul trimestru, care este oferită în mod obişnuit în acest moment al sarcinii.
Celor care sunt considerate cu risc ridicat li s-ar putea oferi scanări suplimentare sau medicamente pentru a reduce riscul de rezultate adverse, potrivit The Guardian.În fiecare zi, aproximativ opt familii din Marea Britanie sunt afectate de naşterea unui copil mort, iar restricţia de creştere a fătului, o afecţiune în care copilul este mai mic decât se aştepta, sau încetinirea sau oprirea dezvoltării lui în timpul sarcinii, reprezintă cel mai mare factor de risc. Între timp, aproximativ 6% dintre femeile însărcinate dezvoltă preeclampsie, o afecţiune care provoacă hipertensiune arterială sau probleme la ficat sau rinichi, care poate fi gravă dacă nu este tratată.
Ambele afecţiuni sunt considerate a fi legate de probleme cu placenta, organul gelatinos care leagă alimentarea cu sânge a fătului de cea a mamei. Unele spitale din cadrul NHS încep să introducă un algoritm de screening care utilizează datele prenatale colectate în mod obişnuit, inclusiv o măsurătoare cu ultrasunete a aportului de sânge uterin, pentru a calcula riscul de preeclampsie al femeilor, ceea ce ar putea permite medicilor să intervină prin screening suplimentar sau prin naşterea timpurie a copilului, dacă este necesar.
Cum poate ajuta noua tehnică de scanare
Noua abordare urmăreşte să se bazeze pe acest algoritm, prin încorporarea unor evaluări suplimentare bazate pe inteligenţa artificială a volumului placentei şi a vaselor de sânge care o alimentează.
„Multe studii au arătat că, dacă ai o placentă mică în primul trimestru, vei avea o placentă mică la termen, iar o placentă mică face un copil mic”, a declarat profesorul Sally Collins, obstetrician consultant şi responsabil medical pentru sănătatea femeilor la Perspectum Ltd, o companie din cadrul Universităţii Oxford care dezvoltă tehnologia.
„Dacă placenta este mică şi are o aprovizionare normală cu vase de sânge (vascularizaţie), aceasta poate fi un indiciu de restricţie a creşterii fetale. Dacă este mică şi are o vascularizaţie scăzută, este posibil să aveţi un copil mic şi preeclampsie”. Deşi placenta poate fi vizualizată cu ajutorul ultrasunetelor, măsurarea ei şi a tuturor vaselor de sânge minuscule care o alimentează necesită foarte mult timp, ceea ce face ca acest lucru să fie nepractic pentru screeningul de rutină la începutul sarcinii.
Prin urmare, Universitatea din Oxford a folosit inteligenţa artificială pentru a dezvolta un instrument, antrenat pe mii de imagini cu ultrasunete în care placenta a fost marcată manual cu multă migală, pentru a automatiza procesul de recunoaştere.
„Ceea ce am realizat este o metodă complet automatizată, de inteligenţă artificială, pentru a vedea şi măsura placenta şi alimentarea cu sânge la interfaţa sa cu uterul, astfel încât, dintr-o dată, avem un instrument informatic care vă poate spune dimensiunea şi vascularizaţia placentei în timp real„, a declarat Collins.
Un studiu pilot efectuat pe 143 de femei a sugerat că instrumentul ar putea face diferenţa între cele cu preeclampsie şi restricţia de creştere a fătului. Noul studiu, lansat în această săptămână, va testa dacă integrarea acestor informaţii în algoritmul existent al NHS poate îmbunătăţi şi mai mult acurateţea acestuia. Acesta îşi propune să recruteze 4.000 de femei cărora li se va oferi o ecografie placentară la programarea de 12 săptămâni, alături de îngrijirea de rutină, şi apoi vor fi urmărite pentru a vedea dacă predicţiile algoritmului îmbunătăţit sunt corecte.