- Nașterile premature reprezintă, de asemenea, aproximativ 16% din decesele copiilor.
- „Este posibil să preia date din a 31-a săptămână și să se prezică nașterea prematură până la a 37-a săptămână”.
- „Munca noastră contribuie la scopul utilizării dispozitivelor de măsurare a EHG pentru a prezice cu precizie nașterea prematură”.
Cercetătorii de la Universitatea Washington din St. Louis, Missouri, caută să îmbunătățească aceste șanse prin utilizarea inteligenței artificiale, spune Fox News. Modelul de învățare profundă analizează activitatea electrică din uter: „Ar putea influența managementul sarcinii”.
Ei au dezvoltat un model de învățare profundă care poate prezice nașterile premature prin analizarea activității electrice din uterul femeii în timpul sarcinii. Apoi au testat modelul într-un studiu care a fost publicat în jurnalul medical PLOS One.
Sursă: Fox News
Aproximativ 10% din toți copiii născuți în SUA în 2021 au fost prematuri – ceea ce înseamnă că au fost nașteri mai devreme de 37 de săptămâni de sarcină, conform Centrului pentru Controlul și Prevenirea Bolilor (CDC).
„Este posibil să preia date din a 31-a săptămână și să se prezică nașterea prematură până la a 37-a săptămână”, ceea ce i-a surprins pe cercetători, Arye Nehorai, dr., profesor de inginerie electrică la Universitatea Washington din St. Louis. „Învățarea AI a adus cele mai informative caracteristici din datele care sunt relevante pentru predicția nașterii premature”, a adăugat el.
În plus, descoperirile indică faptul că nașterea prematură este o afecțiune fiziologică anormală, nu doar o sarcină care sa încheiat devreme, a spus Nehorai. În timpul studiului, cercetătorii au efectuat electrohisterograme (EHG), care folosesc electrozi pe abdomen pentru a înregistra activitatea electrică din uter.
„Avantajul abordării noastre este că este ieftin de construit”
Ei au luat înregistrări ale acestor curenți electrici de la 159 de femei însărcinate care au avut cel puțin 26 de săptămâni și au „antrenat” modelul AI pe acele date. Ei au combinat aceste date cu informații medicale, cum ar fi vârsta și greutatea femeii, greutatea fătului și orice sângerare experimentată în primul sau al doilea trimestru. Aproape 19% dintre femeile din studiu au născut prematur. Teoretic, datele de la acele femei ar putea fi folosite ca reper pentru prezicerea nașterii premature.
Sursă: Fox News
„Avantajul abordării noastre este că este ieftin de construit”, a spus Nehorai despre noua cercetare. „Modelul nostru a fost eficient în predicție cu înregistrări EHG mai scurte, ceea ce ar putea face modelul mai ușor de utilizat, mai rentabil într-un cadru clinic și posibil utilizabil într-un cadru acasă”.
Privind în perspectivă, cercetătorii cred că această metodă ar trebui să fie adoptată de spitale și obstetricieni ca parte a controalelor regulate de sarcină ale femeilor. Ar permite apoi femeilor însărcinate să caute îngrijire și să facă schimbări în stilul de viață pentru a proteja sănătatea bebelușului lor, după cum este necesar.
„Promisiunea” de învățare profundă
Dr. Suzy Lipinski, certificată de consiliu la Pediatrix Medical Group din Denver, Colorado, nu a fost implicată în studiu, dar și-a împărtășit contribuția cu privire la tehnologia de învățare profundă ce ar putea ajuta la rezolvarea problemei nașterii premature în S.U.A.
„A fi capabil să prezică cine este expus riscului înainte de a se prezenta în travaliu ar fi extrem de benefic”, a declarat Lipinski pentru Fox News Digital. „Utilizarea unui model de învățare profundă pare să fie promițătoare; cu toate acestea, acest studiu are un număr relativ mic de pacienți, așa că nu se poate determina cât de aplicabil este acest lucru pentru o populație mai mare”.
Citește și: