Tehisintellekti tehnika mõõdab preemie aju arengut
Soome teadlased on välja töötanud uue masinõppel põhineva tarkvara, mis võimaldab iseseisvalt analüüsida enneaegse lapse EEG (elektroentsefalogrammi) signaale, et hinnata aju funktsionaalset küpsust.
Tehnika on esimene EEG-põhine ajuküpsuse hindamise süsteem maailmas ja see on täpsem kui muud meetodid, mida praegu kasutatakse imiku aju arengu mõõtmiseks.
"See meetod annab meile esmakordse võimaluse jälgida enneaegse imiku kõige olulisemat arengut, aju funktsionaalset küpsemist nii intensiivravi ajal kui ka pärast seda," ütleb uuringut juhtinud professor Sampsa Vanhatalo Helsingi ülikoolist. .
Ligikaudu üks kümnest vastsündinust sünnib enneaegselt ja umbes pooled vastsündinute intensiivravil viibivatest imikutest on seal enneaegse sünnituse tõttu. Hiline rasedus on loote aju väga kiire arengu aeg ja aju elektriline aktiivsus muutub peaaegu iga nädal. Õige arengu jaoks peab aju töötama õigesti.
Enneaegne sünd võib aju arengut oluliselt takistada. Teadlased leidsid juba 1980. aastatel, et enneaegsete imikute varased terviseprobleemid olid esimestel kuudel sageli seotud aeglasema aju arenguga.
Parima võimaliku ravi pakkumiseks ja uute ravivormide väljatöötamiseks on oluline teada, kuidas imikute ajufunktsioonid arenevad, kuid objektiivseid ja täpseid meetodeid aju varajases staadiumis küpsuse hindamiseks pole olnud.
Üks viis aju küpsuse hindamiseks on EEG-andurite asetamine peanahale. See on täiesti mitteinvasiivne, odav ja riskivaba meetod, mis on viimastel aastatel olnud väga populaarne vastsündinute intensiivravi osakondade ajutegevuse jälgimisel. Kuid ainult EEG tekitab mõningaid probleeme.
„EEG-seire praktiline probleem on see, et EEG-andmete analüüsimine on olnud aeglane ja nõudis seda teostavalt arstilt eriteadmisi. Selle probleemi saab lahendada usaldusväärselt ja globaalselt, kasutades EEG-seadme osana automaatset analüüsi, ”ütleb Vanhatalo.
Uue EEG-analüüsi tarkvara töötas algselt välja Austraalia insener Nathan Stevenson, kes töötas professor Vanhatalo uurimisrühmas ELi rahastatud Marie Curie stipendiaatina. Uuringus kasutati ulatuslikku ja hästi kontrollitavat enneaegsete imikute EEG mõõtmisandmete komplekti.
Analüüsi tarkvara põhineb masinõppel. Suur hulk enneaegsete imikute kohta saadi EEG-andmeid arvutisse ja tarkvara arvutas igast mõõtmisest ilma arsti sekkumiseta sadu arvutuslikke omadusi. Seejärel kombineeriti algoritmi abil need funktsioonid, et luua imiku EEG küpsemise vanuse usaldusväärne hinnang.
Lõpuks võrreldi tarkvara poolt hinnatud EEG küpsemise vanust imiku tegeliku vanusega. Enam kui 80 protsendil juhtudest langes imiku tegelik vanus ja arvutipõhine hinnang kahe nädala jooksul üksteisest.
Küpsuse hinnang oli nii usaldusväärne ja täpne, et kõigil uuringus osalenud 39 enneaegsetel imikutel oli aju funktsionaalset arengut võimalik jälgida, kui mõõtmisi korrati mõne nädala tagant.
Uuring on avaldatud ajakirjas Teaduslikud aruanded.
Allikas: Helsingi ülikool
