проверени факти лекторирани
by European Respiratory Society
Вештачките невронски мрежи (АНН) можат да бидат обучени да откриваат белодробни заболувања кај предвремено родени бебиња со анализа на нивните шеми на дишење додека спијат, според истражувањето презентирано на Конгресот на Европското респираторно здружение (ERS) во Виена, Австрија.
Студијата ја презентираше Едгар Делгадо-Екерт, дополнителен професор на Катедрата за биомедицинско инженерство на Универзитетот во Базел и водач на истражувачка група во Универзитетската детска болница, Швајцарија.
Бронхопулмоналната дисплазија (БПД) е проблем со дишењето што може да влијае на предвремено родените бебиња. Кога белите дробови на новороденчето се неразвиени при раѓањето, тие често имаат потреба од поддршка од вентилатор или терапија со кислород – третман кој може да ги истегне и да ги воспали нивните бели дробови, предизвикувајќи БПД.
Но, идентификувањето на БПД е тешко. Тестовите за функцијата на белите дробови обично бараат возрасно лице да издува на барање – нешто што бебињата не можат да го направат – така што сегашните техники бараат софистицирана опрема за мерење на карактеристиките на вентилацијата на белите дробови на доенчето. Како резултат на тоа, БПД е една од само неколкуте болести кои обично се дијагностицираат со присуство на една од нејзините главни причини, недоносливоста и респираторната поддршка.
ANN се математички модели кои се користат за класификација и предвидување. За да се направат точни предвидувања, ANN треба прво да се обучи со голема количина на податоци, што претставува проблем кога станува збор за BPD.
Проф.
„Но, постои алтернатива. Можеме да го измериме дишењето на бебето додека спие. Сè што треба е мека маска за лице, со сензор што може да го мери протокот на воздух и волуменот што влегува и излегува од носот на доенчето. Оваа опрема е евтина и достапна во која било клиничка установа.
„Ваквите мерења на неколку последователни вдишувања – она ​​што го нарекуваме плимно дишење – може да дадат големи количини на податоци за секвенцијален проток со добар квалитет. Сакавме да се обидеме и да ги искористиме овие податоци за да обучиме ANN да открие BPD.
Тимот на професорот Делгадо-Екерт проучувал група од 139 доносени и 190 предвремено родени бебиња кои биле проценети за БПД, снимајќи го нивното дишење десет минути додека спиеле. За секое бебе, 100 последователни редовни вдишувања, внимателно проверени за да се исклучат воздишките или други артефакти, беа искористени за обука, потврдување и тестирање на тип на ANN наречен модел на долга краткотрајна меморија (LSTM), кој е особено ефикасен за класифицирање на последователни податоци како плимно дишење.
Тимот користеше 60% од податоците за да ја научи мрежата како да препознава BPD, 20% за да го потврди моделот (за да се осигура дека не е премногу фиксиран на податоците за обуката), а потоа ги нахрани преостанатите 20% од податоците на модел, невиден, за да се види дали може правилно да ги идентификува тие бебиња со BPD.
Моделот LSTM можеше да класифицира низа вредности на проток во невидениот сет на податоци од тестот како оној што му припаѓа на пациент на кој му беше дијагностициран BPD или не со точност од 96%.
Професорот Делгадо-Екерт додаде: „Нашето истражување нуди, за прв пат, сеопфатен начин на анализа на дишењето на доенчињата и ни овозможува да откриеме кои бебиња имаат БПД уште во еден месец од коригираната возраст – возраста што би била ако тие биле родени на датумот на породување – со користење на ANN за да се идентификуваат абнормалности во нивните шеми на дишење.
„Нашиот неинвазивен тест е помалку вознемирувачки за бебето и нивните родители, значи дека тие можат побрзо да пристапат до третман, а исто така може да биде релевантен за нивната долгорочна прогноза“.
Тимот сега се надева дека ќе истражи дали моделот може да се користи и за тестирање на бебиња само неколку недели по раѓањето, за анализа на функцијата на белите дробови и предвидување на симптомите кај постарите деца на училишна возраст и за тестирање за други состојби, како што е астмата.
Професорката Ангела Захарасиевич е претседател на групата ЕРС за педијатриска астма и алергија и раководител на Одделот за педијатрија, Клиник Отакрин, и не беше вклучена во истражувањето.
Таа рече: „Тестирањето на функцијата на белите дробови кај предвремено родените бебиња со помош на нови техники ќе го подобри терапевтското одлучување. Колку порано можеме да потврдиме БПД кај недоносено новороденче, толку побрзо можеме да донесеме информирана одлука за најдобрата форма на респираторна поддршка што треба да ја дадеме. Во текот на нивните први недели од животот, тоа би можело да овозможи и претходно планирање на последователни проценки и потенцијални интервенции, намалувајќи го стресот за родителите и нивните деца.
„Ова истражување го покажува огромниот потенцијал што вештачката интелигенција го има во поедноставувањето на овој процес. Оваа техника може да се користи за тестирање на поголем број бебиња и може да се примени и за други болести, како што е астмата.
„Возбудливо е да се види како алатките за вештачка интелигенција како овие потенцијално можат да ги поддржат нашите здравствени услуги.
Повеќе информации:
Апстракт бр: OA4655 „Откривање на бронхопулмонална дисплазија (БПД) кај недоносени бебиња со вештачка нервна мрежа (АНН) обучена со временска серија на проток на воздух (ТС) мерена при плимно дишење (Тб)“, од Едгар Делгадо-Екерт и сор.; Презентирано на сесија, „Проценка на вентилацијата кај будни и заспани деца“ во 11:00-12:15 часот CEST во вторник, 10 септември 2024 година.
[k4.ersnet.org/prod/v2/Front/Pr … ?e=549&session=17949].