Utilizarea AI pentru a analiza placentele pentru detectarea mai rapidă a problemelor materne și neonatale

Ceretătorii de la Northwestern University au dezvoltat și validat un instrument bazat pe inteligență artificială care promite să simplifice și să accelereze analiza placentei imediat după naștere, cu potențial impact pozitiv asupra îngrijirii neonatale și materne. Instrumentul, denumit PlacentaVision, se bazează pe analizarea fotografiilor obișnuite ale placentei pentru a identifica semne precoce de infecție și riscuri de sepsis neonatal - o afecțiune gravă ce pune în pericol viața a milioane de nou-născuți la nivel global.
Ideea de bază a studiului pornește de la o problemă frecvent trecută cu vederea: placenta, deși esențială în evaluarea stării de sănătate a mamei și a copilului, nu este examinată sistematic în multe locuri, mai ales acolo unde accesul la resurse medicale este limitat. În absența unei evaluări rapide, șansele de a interveni timpuriu - prin administrarea de antibiotice sau monitorizare atentă a nou-născutului suspect de infecție - scad substanțial. Astfel, PlacentaVision își propune să ofere o soluție imediată, reducând intervalul dintre momentul nașterii și stabilirea unui diagnostic inițial, lucru esențial mai ales în secțiile de terapie intensivă neonatală, unde fiecare minut contează.

Din punct de vedere tehnic, abordarea se sprijină pe metode avansate de învățare automată, în special pe „învățare contrastivă multimodală”. Aceasta înseamnă că algoritmul a fost instruit să coreleze imagini ale placentei cu rapoarte patologice scrise, construind astfel o înțelegere complexă a caracteristicilor vizuale asociate cu diverse afecțiuni. Pentru a asigura robusteză, echipa de cercetători a folosit un set extins și eterogen de date, provenind de-a lungul a 12 ani și din surse diverse, simulând condiții reale - de la diferențe în iluminare, până la variații în calitatea camerei foto sau a condițiilor din sala de naștere. Rezultatul este un model (PlacentaCLIP+) capabil să mențină acuratețea predicțiilor chiar și în condiții variate.

Un alt aspect esențial al cercetării este ușurința de integrare în fluxul clinic. Conceptul vizează aplicații la scară largă, indiferent de nivelul de resurse disponibile. În regiuni cu infrastructură limitată, PlacentaVision ar putea oferi rapid o evaluare preliminară, orientând medicul către cazurile care necesită investigații suplimentare. În spitalele bine dotate, instrumentul poate tria placentele ce necesită examinare patologică detaliată, optimizând eficiența și folosirea resurselor. În plus, integrarea tehnologiei într-o aplicație mobilă sau în softurile de gestionare a datelor medicale ar facilita accesul la informații în timp real și reducerea semnificativă a timpilor de așteptare.

Pe termen lung, intenția cercetătorilor este de a extinde capabilitățile instrumentului, incluzând mai multe caracteristici placentare și date clinice suplimentare, cu scopul de a obține predicții și mai precise, dar și pentru a oferi informații cu privire la sănătatea pe termen lung a mamei și a copilului. Testarea suplimentară în diferite medii clinice va asigura validitatea și adaptabilitatea metodei în contexte internaționale diverse.

În concluzie, studiul propune o inovație tehnologică ce are potențialul de a transforma modul în care se examinează placenta, un organ adesea subevaluat, dar cu rol critic în sănătatea perinatală. Prin combinarea tehnicilor avansate de inteligență artificială cu nevoile clinice imediate, PlacentaVision își propune să ofere o evaluare rapidă, accesibilă și scalabilă, îmbunătățind astfel prognosticul și îngrijirea mamei și nou-născutului în întreaga lume.

sursa: Science Daily