Штучний інтелект освоїв навички передбачення стану здоров'я немовлят, народжених раніше терміну.

Дослідники створили новий інструмент, що використовує штучний інтелект для прогнозування стану здоров'я недоношених немовлят на основі аналізу крові, проведеного незабаром після їх народження. Висновки цього дослідження були опубліковані в журналі Science Translational Medicine.

Автори підкреслюють, що їхнє дослідження представляє новий погляд на передчасні пологи, розглядаючи їх не як однорідний стан, викликаний лише раннім народженням, а як комплекс різних медичних ситуацій, кожна з яких має свої унікальні ризики та наслідки.

За словами науковців, це дослідження є кроком до точнішого прогнозування ускладнень недоношеності та їх запобігання за допомогою лікування, адаптованого до конкретної дитини.

Дослідження також дає підґрунтя для кращого розуміння біологічних механізмів, через які розвиваються різні ускладнення недоношеності, і відкриває можливості для втручання в окремі біологічні процеси до того, як вони призведуть до серйозних клінічних проблем.

Проаналізувавши дані більш ніж 13 тисяч недоношених немовлят у Каліфорнії, алгоритм штучного інтелекту виявив закономірності в аналізах крові, які корелювали зі станом здоров'я дітей у подальшому віці. До вибірки увійшли як немовлята, у яких протягом перших тижнів після народження розвинулися одне або кілька ускладнень недоношеності, так і діти, народжені на тому самому терміні, але без ускладнень.

Дітей, які з'явилися на світ більш ніж на три тижні раніше запланованої дати, класифікують як недоношених. У перші дні та тижні після народження у частини з таких малюків можуть виникати ускладнення, які впливають на мозок, очі, легені чи травну систему. Загалом, чим раніше народжується дитина і чим менша її вага, тим більший ризик ускладнень. Однак варто зазначити, що діти, які народилися одночасно та мають однакову вагу, можуть мати значно відмінні медичні стани.

Зараз медичним працівникам важко заздалегідь передбачити, у кого хвороба проходитиме легко, а у кого виникнуть ускладнення.

Щоб краще зрозуміти ці відмінності, дослідники використали дані стандартного неонатального скринінгу. Усім новонародженим, зокрема й недоношеним, при народженні беруть зразок крові на спеціальну картку для виявлення рідкісних, але серйозних метаболічних захворювань.

Команда провела аналіз даних щодо 13 536 недоношених немовлят, які народилися в Каліфорнії в період з 2005 по 2010 рік, при цьому їхній термін народження був більш ніж на 10 тижнів раніше за звичайний. Ця група дітей піддається найбільшому ризику виникнення ускладнень. Дослідники також застосували діагностичні коди з медичних записів, які дозволяли визначити наявність або відсутність чотирьох основних ускладнень, пов'язаних з недоношеністю: некротичного ентероколіту, ретинопатії недоношених, бронхолегеневої дисплазії та внутрішньошлуночкового крововиливу.

До дослідження були включені також діти, які з’явилися на світ на тому ж ранньому терміні, проте не мали ніяких ускладнень. Для верифікації отриманих результатів алгоритм штучного інтелекту був додатково протестований на даних 3 299 немовлят, які народилися передчасно в Онтаріо, Канада.

Зразки крові містили показники молекул, пов'язаних із метаболізмом, зокрема рівні різних амінокислот і сполук, що утворюються під час розщеплення жирів для отримання енергії. Алгоритм виявив у цих показниках патерни, які були пов'язані з подальшим розвитком одного або кількох ускладнень недоношеності.

Виходячи з отриманих даних, дослідники розробили набір з шести показників крові, які стали основою індексу метаболічного здоров'я. Цей індекс дозволяє визначити, які недоношені дітки мають підвищений ризик розвитку ускладнень, а які є більш захищеними. Крім того, до індексу були включені клінічні фактори, такі як термін вагітності на момент народження, вага новонародженого, стать дитини та результати оцінки за шкалою Апгар.

Завдяки інтеграції біологічних та клінічних відомостей вдалося з точністю, що перевищує 85%, передбачити виникнення кожного з чотирьох ключових ускладнень, пов'язаних з недоношеністю.

Нині дослідники працюють над розширенням моделі, додаючи інформацію про перебіг вагітності матері, електронні медичні записи дитини та інші біологічні показники. За словами авторів, це може допомогти лікарям визначати, яких немовлят необхідно направляти до лікарень із високорівневими відділеннями інтенсивної терапії новонароджених, а також надавати батькам точнішу інформацію про прогноз.