Remiantis nauju Northwestern Medicine ir Penn State mokslininkų tyrimu, naujai sukurta priemonė, kuri panaudoja kompiuterinį regėjimą ir dirbtinį intelektą (AI), gali padėti gydytojams greitai įvertinti placentą gimimo metu, o tai gali pagerinti naujagimių ir motinų priežiūrą.
Tyrimas, kuris paskelbtas žurnale Raštai Viršelyje aprašoma kompiuterinė programa PlacentaVision, galinti išanalizuoti paprastą placentos nuotrauką, kad būtų galima nustatyti anomalijas, susijusias su infekcija ir naujagimių sepsiu – gyvybei pavojinga būkle, kuri paveikia milijonus naujagimių visame pasaulyje.
„Placenta yra vienas iš labiausiai paplitusių egzempliorių, kuriuos matome laboratorijoje“, – sakė tyrimo bendraautorius dr. Jeffery Goldsteinas, perinatalinės patologijos direktorius ir Šiaurės Vakarų universiteto Feinbergo medicinos mokyklos patologijos docentas. „Kai naujagimių intensyviosios terapijos skyriuje gydomas sergantis vaikas, net kelios minutės gali turėti įtakos priimant medicininius sprendimus. Nustačius diagnozę iš šių nuotraukų, atsakymą galime gauti dienomis anksčiau, nei gautume įprastu procesu.”
Northwestern pateikė didžiausią vaizdų rinkinį tyrimui, o Goldsteinas vadovavo algoritmų kūrimui ir trikčių šalinimui.
Alison D. Gernand, kontaktinė vyriausioji projekto tyrėja, pradinę šio įrankio idėją sugalvojo per savo visuotinį sveikatos darbą, ypač nėštumo metu, kai moterys gimdo namuose dėl sveikatos priežiūros išteklių trūkumo.
„Placentos išmetimas be tyrimo yra dažna, bet dažnai nepastebima problema“, – sakė Peno valstijos sveikatos ir žmogaus vystymosi koledžo (HHD) mitybos mokslų katedros docentas Gernand. „Tai praleista galimybė nustatyti susirūpinimą keliančius klausimus ir suteikti ankstyvą intervenciją, kuri gali sumažinti komplikacijas ir pagerinti tiek motinos, tiek kūdikio rezultatus.”
Kodėl svarbu anksti ištirti placentą
Placenta vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį tiek nėščiosios, tiek kūdikio sveikatai nėštumo metu, tačiau ji dažnai nėra nuodugniai ištirta gimus, ypač vietovėse, kuriose medicinos ištekliai riboti.
„Šis tyrimas gali išgelbėti gyvybes ir pagerinti sveikatos rezultatus”, – sakė Informatikos mokslų ir technologijų koledžo (IST) informatikos programos doktorantas Yimu Pan ir pagrindinis tyrimo autorius. „Tai galėtų padaryti placentos tyrimą lengviau prieinamą, o tai būtų naudinga tyrimams ir būsimų nėštumų priežiūrai, ypač motinoms ir kūdikiams, kuriems yra didesnė komplikacijų rizika.”
Pasak mokslininkų, ankstyvas placentos infekcijos nustatymas naudojant tokias priemones kaip PlacentaVision gali padėti gydytojams imtis skubių veiksmų, pavyzdžiui, skirti motinai ar kūdikiui antibiotikų ir atidžiai stebėti, ar naujagimyje neatsiranda infekcijos požymių.
Pasak mokslininkų, PlacentaVision yra skirtas naudoti įvairiose medicinos demografijos srityse.
„Mažai išteklių reikalaujančiose vietose – vietose, kur ligoninėse nėra patologijos laboratorijų ar specialistų – šis įrankis gali padėti gydytojams greitai pastebėti tokias problemas kaip infekcijos iš placentos“, – sakė Pan. „Gerai įrengtose ligoninėse įrankis galiausiai gali padėti gydytojams nustatyti, kurioms placentoms reikia tolesnio, išsamaus tyrimo, todėl procesas tampa veiksmingesnis ir užtikrinama, kad svarbiausi atvejai būtų teikiami pirmenybė.
„Prieš pradedant naudoti tokį įrankį visame pasaulyje, pagrindinės techninės kliūtys, su kuriomis susidūrėme, buvo padaryti modelį pakankamai lankstų, kad būtų galima atlikti įvairias su placenta susijusias diagnozes, ir užtikrinti, kad įrankis būtų pakankamai tvirtas, kad galėtų valdyti įvairias pristatymo sąlygas, įskaitant apšvietimo pokyčius. sąlygos, vaizdo kokybė ir klinikinės sąlygos“, – sakė Jamesas Z. Wangas, žymus Peno valstijos IST koledžo profesorius ir vienas pagrindinių tyrimo tyrėjų.
„Mūsų dirbtinio intelekto įrankis turi išlaikyti tikslumą net tada, kai daugelis mokymo vaizdų gaunami iš gerai įrengtos miesto ligoninės. Svarbu buvo užtikrinti, kad „PlacentaVision” galėtų susidoroti su įvairiomis realaus pasaulio sąlygomis.”
Kaip įrankis išmoko analizuoti placentos nuotraukas
Tyrėjai naudojo kryžminį kontrastinį mokymąsi, AI metodą, skirtą suderinti ir suprasti ryšį tarp skirtingų tipų duomenų (šiuo atveju vaizdinių (vaizdų) ir tekstinių (patologinių pranešimų), kad išmokytų kompiuterinę programą analizuoti placentos nuotraukas.
Jie surinko didelį, įvairų placentos vaizdų ir patologinių ataskaitų duomenų rinkinį, apimantį 12 metų laikotarpį, ištyrė, kaip šie vaizdai yra susiję su sveikatos rezultatais, ir sukūrė modelį, kuris galėtų prognozuoti remiantis naujais vaizdais. Komanda taip pat sukūrė įvairias vaizdo keitimo strategijas, kad imituotų skirtingas fotografavimo sąlygas, kad būtų galima tinkamai įvertinti modelio atsparumą.
Rezultatas buvo PlacentaCLIP+ – tvirtas mašininio mokymosi modelis, galintis analizuoti placentos nuotraukas, kad būtų galima labai tiksliai nustatyti pavojų sveikatai. Jis buvo patvirtintas tarpvalstybiniu mastu, siekiant patvirtinti nuoseklų našumą visose populiacijose.
Tyrėjų teigimu, „PlacentaVision“ sukurta taip, kad ją būtų lengva naudoti, ji gali veikti naudojant išmaniojo telefono programėlę arba integruota į medicininių įrašų programinę įrangą, kad gydytojai galėtų greitai gauti atsakymus po gimdymo.
Kitas veiksmas: patogi programėlė medicinos personalui
„Kiti mūsų žingsniai yra sukurti patogią mobiliąją programėlę, kurią galėtų naudoti medicinos specialistai, turintys minimalų mokymą, klinikose ar ligoninėse, turinčiose mažai išteklių“, – sakė Pan. „Patogi programėlė leistų gydytojams ir slaugytojams fotografuoti placentą ir gauti tiesioginį grįžtamąjį ryšį bei pagerinti priežiūrą.
Tyrėjai planuoja padaryti įrankį dar išmanesnį įtraukdami daugiau tipų placentos ypatybių ir pridėdami klinikinių duomenų, kad pagerintų prognozes, taip pat prisidėtų prie ilgalaikės sveikatos tyrimų. Jie taip pat išbandys įrankį įvairiose ligoninėse, kad įsitikintų, jog jis veikia įvairiose aplinkose.
„Ši priemonė gali pakeisti tai, kaip placenta tiriama po gimimo, ypač tose pasaulio dalyse, kur šie egzaminai atliekami retai“, – sakė Gernand. „Ši naujovė žada didesnį prieinamumą tiek mažai, tiek daug išteklių naudojančiose aplinkose. Toliau tobulinant, ji gali pakeisti naujagimių ir motinų priežiūrą, suteikdama galimybę ankstyvomis individualizuotomis intervencijomis, kurios užkerta kelią sunkioms sveikatos pasekmėms ir pagerina motinų ir kūdikių gyvenimą visame pasaulyje. “.