АИ техника мери преемие развој мозга

Фински истраживачи су развили нови софтверски програм заснован на машинском учењу, који може независно анализирати ЕЕГ (електроенцефалограм) сигнале превремено рођеног детета да би проценио функционалну зрелост мозга.

Техника је први систем процене зрелости мозга заснован на ЕЕГ-у и прецизнија је од осталих метода које се тренутно користе за мерење развоја мозга дојенчади.

„Ова метода нам пружа прву прилику да пратимо најважнији развој недоношчади, функционално сазревање мозга, током и након интензивне неге“, каже професор Сампса Ванхатало са Универзитета у Хелсинкију, који је водио истраживање .

Отприлике једно од десет новорођенчади роди се пре времена, а око половине све дојенчади на неонаталној интензивној нези је ту због превременог порођаја. Касна трудноћа је време врло брзог развоја мозга за фетус, а електрична активност мозга се мења готово сваке недеље. Мозак мора правилно функционисати да би се правилно развијао.

Превремени порођај може значајно ометати развој мозга. Истраживачи су већ 1980-их открили да су рани здравствени проблеми недоношчади често били везани за спорији развој мозга током првих месеци.

Да би се пружила најбоља могућа нега и развили нови облици лечења, важно је знати како се развијају мождане функције дојенчади, али нису доступне објективне и прецизне методе за процену зрелости мозга у раној фази.

Један од начина за процену зрелости мозга је постављањем ЕЕГ сензора на кожу главе. Ово је потпуно неинвазивна, јефтина и без ризика метода која је веома популарна током последњих неколико година у праћењу мождане активности на неонаталним јединицама интензивне неге. Али само ЕЕГ представља неке проблеме.

„Практични проблем праћења ЕЕГ је тај што је анализа података ЕЕГ била спора и захтевала је специјалну стручност лекара који је врши. Овај проблем се може решити поуздано и глобално коришћењем аутоматске анализе као дела ЕЕГ уређаја “, каже Ванхатало.

Нови софтвер за ЕЕГ анализу првобитно је развио Натхан Стевенсон, аустралијски инжењер, који је радио у истраживачкој групи професора Ванхатала као стипендиста Марие Цурие, коју финансира ЕУ. У истраживању је коришћен обиман и добро контролисан скуп података ЕЕГ мерења недоношчади.

Софтвер за анализу заснован је на машинском учењу. Велика количина ЕЕГ података о недоношчади унесена је у рачунар, а софтвер је израчунао стотине рачунских карактеристика из сваког мерења без интервенције лекара. Затим су се помоћу алгоритма ове особине комбиновале да би се створила поуздана процена ЕЕГ зреле старости дојенчета.

Коначно, ЕЕГ зрела старост коју је проценио софтвер упоређена је са стварном старосном доби дојенчета. У више од 80 процената стварна старост новорођенчета и рачунарски генерисана процена падали су у року од две недеље.

Процена сазревања била је толико поуздана и прецизна да се код сваког од 39 недоношчади у студији могао пратити функционални развој мозга када су се мерења понављала сваких неколико недеља.

Студија је објављена у часопису Научни извештаји.

Извор: Универзитет у Хелсинкију