AI tehnika mēra smadzeņu smadzeņu attīstību
Somijas pētnieki ir izstrādājuši jaunu programmatūru, kas balstīta uz mašīnmācīšanos, kas var neatkarīgi analizēt priekšlaicīgi dzimuša bērna EEG (elektroencefalogrammas) signālus, lai novērtētu smadzeņu funkcionālo briedumu.
Metode ir pirmā uz EEG balstītā smadzeņu brieduma novērtēšanas sistēma pasaulē, un tā ir precīzāka nekā citas metodes, ko pašlaik izmanto zīdaiņu smadzeņu attīstības mērīšanai.
"Šī metode dod mums pirmo reizi iespēju izsekot priekšlaicīgi dzimuša bērna vissvarīgākajai attīstībai, smadzeņu funkcionālajai nobriešanai gan intensīvas terapijas laikā, gan pēc tās," saka pētījuma vadītāja profesore Sampsa Vanhatalo no Helsinku universitātes. .
Aptuveni katrs desmitais jaundzimušais piedzimst priekšlaicīgi, un apmēram puse no visiem jaundzimušo intensīvās terapijas zīdaiņiem ir priekšlaicīgas dzemdības dēļ. Vēlā grūtniecība ir augļa ļoti straujas smadzeņu attīstības laiks, un smadzeņu elektriskā aktivitāte mainās gandrīz katru nedēļu. Lai pareizi attīstītos, smadzenēm ir jādarbojas pareizi.
Priekšlaicīgas dzemdības var ievērojami kavēt smadzeņu attīstību. Pētnieki jau 1980. gados atklāja, ka priekšlaicīgu zīdaiņu agrīnas veselības problēmas pirmajos mēnešos bieži bija saistītas ar lēnāku smadzeņu attīstību.
Lai nodrošinātu vislabāko iespējamo aprūpi un attīstītu jaunas ārstēšanas formas, ir svarīgi zināt, kā attīstās zīdaiņu smadzeņu funkcijas, taču nav bijušas pieejamas objektīvas un precīzas metodes smadzeņu brieduma agrīnā stadijā.
Viens no veidiem, kā novērtēt smadzeņu briedumu, ir EEG sensoru ievietošana galvas ādā. Šī ir pilnīgi neinvazīva, zemu izmaksu un bezriska metode, kas pēdējos gados ir bijusi ļoti populāra smadzeņu aktivitātes uzraudzībā jaundzimušo intensīvās terapijas nodaļās. Bet tikai EEG rada dažas problēmas.
“EEG monitoringa praktiskā problēma ir tā, ka EEG datu analīze ir bijusi lēna un tai ir nepieciešama īpaša pieredze no ārsta, kurš to veic. Šo problēmu var droši un globāli atrisināt, izmantojot automātisko analīzi kā daļu no EEG ierīces, ”saka Vanhatalo.
Jauno EEG analīzes programmatūru sākotnēji izstrādāja Austrālijas inženieris Nathan Stevenson, kurš strādāja profesora Vanhatalo pētījumu grupā kā ES finansēts Marijas Kirī stipendiāts. Pētījumā tika izmantots plašs un labi kontrolēts priekšlaicīgu zīdaiņu EEG mērījumu datu kopums.
Analīzes programmatūra ir balstīta uz mašīnmācīšanos. Liels daudzums EEG datu par priekšlaicīgi dzimušiem bērniem tika ievadīts datorā, un programmatūra bez ārsta iejaukšanās no katra mērījuma aprēķināja simtiem skaitļošanas pazīmju. Pēc tam, izmantojot algoritmu, šīs funkcijas tika apvienotas, lai iegūtu ticamu zīdaiņa EEG nobriešanas vecuma novērtējumu.
Visbeidzot, programmatūras aprēķinātais EEG nobriešanas vecums tika salīdzināts ar zīdaiņa patieso vecumu. Vairāk nekā 80 procentos gadījumu zīdaiņa patiesais vecums un datora radītais aprēķins samazinājās divu nedēļu laikā.
Nogatavināšanas novērtējums bija tik uzticams un precīzs, ka katram no 39 priekšlaicīgi dzimušajiem zīdaiņiem smadzeņu funkcionālo attīstību varēja izsekot, kad mērījumus atkārtoja ik pēc pāris nedēļām.
Pētījums ir publicēts žurnālā Zinātniskie ziņojumi.
Avots: Helsinku universitāte
