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L’utilizzo dell’ intelligenza artificiale per valutare la maturità cerebrale nei neonati prematuri

Attraverso il ricorso all' intelligenza artificiale si è ottenuto un sistema di valutazione della maturità cerebrale di neonati prematuri basato su EEG

Di Filomena Propato

Pubblicato il 13 Nov. 2017

Aggiornato il 03 Lug. 2019 12:05

I ricercatori dell’Università di Helsinki hanno sviluppato un software di intelligenza artificiale in grado di valutare la maturità del cervello di neonati prematuri direttamente da un EEG.

 

Pubblicato nella rivista Scientific Reports, il metodo è il primo sistema di valutazione della maturità cerebrale basato su EEG. È più preciso di altri metodi attualmente utilizzati per valutare lo sviluppo del cervello di un neonato e consente il monitoraggio automatico ed obiettivo dello sviluppo del cervello prematuro.

Attualmente, attraverso il software di intelligenza artificiale, i ricercatori stanno monitorando lo sviluppo dei neonati prematuri mediante le curve di crescita del peso, dell’altezza e della testa del bambino. Il monitoraggio EEG combinato con l’analisi automatica fornisce uno strumento pratico per monitorare lo sviluppo neurologico dei neonati prematuri, generando informazioni che potrebbero aiutare a pianificare la migliore assistenza possibile per ogni singolo bambino.

Questo sistema di intelligenza artificiale offre un’occasione di tenere traccia, per la prima volta, della fase cruciale dello sviluppo di un neonato pretermine, ovvero, della maturazione funzionale del cervello sia durante che dopo la terapia intensiva.

I problemi di salute nei neonati prematuri

La gravidanza tardiva è una soglia biologica critica per lo sviluppo cerebrale del feto.

Uno su dieci nati vivi è prematuro e circa la metà di tutti i pazienti è in terapia intensiva neonatale a causa della nascita pretermine. La gravidanza tardiva è un momento di rapido sviluppo cerebrale per il feto, l’attività elettrica cambia quasi ogni settimana.

I vari problemi di salute associati alla nascita pretermine possono ostacolare lo sviluppo cerebrale. Già negli anni ’80 i ricercatori trovarono che i primi problemi di salute nei neonati prematuri comportavano spesso uno sviluppo più lento del cervello durante i primi mesi. Al fine di fornire la migliore cura possibile e sviluppare nuove forme di trattamento, è importante conoscere come si sviluppano le funzioni cerebrali dei neonati prematuri, ma il problema è che non sono disponibili metodi oggettivi e sufficientemente precisi per valutare la maturità precoce del cervello.

L’opzione più allettante per valutare la maturazione del cervello è quella di utilizzare dei sensori EEG posti sullo scalpo del bambino. Questo è un metodo completamente non invasivo, a basso costo e privo di rischi; un metodo molto popolare negli ultimi anni nel monitorare l’attività cerebrale nelle unità di terapia intensiva neonatale.

Il problema pratico del monitoraggio EEG è che l’analisi dei dati è lenta e richiede una particolare competenza del medico che la svolge. Il professor Sampsa Vanhatalo dell’Università di Helsinki, che si occupa della ricerca, afferma che questo problema potrebbe essere risolto in modo affidabile e globale utilizzando l’analisi automatica come parte integrante del dispositivo EEG.

L’apprendimento automatico e l’ intelligenza artificiale per aiutare i neonati prematuri

Il nuovo software di intelligenza artificiale di analisi EEG è stato sviluppato da Nathan Stevenson, ingegnere australiano, che ha lavorato nel gruppo di ricerca del professor Vanhatalo come membro della Marie Curie Fellow finanziato dalla UE. La ricerca ha utilizzato un insieme estremamente ampio e ben controllato di dati di misurazione EEG di bambini prematuri riuniti nel gruppo di ricerca della professoressa Katrin Klebermass presso la Medical University di Vienna.

Il software di analisi si basa sull’apprendimento automatico. Una grande quantità di dati EEG, di neonati prematuri, è stata inserita in un computer e il software ha calcolato centinaia di caratteristiche computazionali di ogni misura senza l’intervento di un medico. Con l’aiuto di un algoritmo della macchina a vettori di supporto, queste caratteristiche sono state combinate per la generazione di una stima attendibile chiamata EEG maturational age (EMA).

Alla fine dello studio, il software di intelligenza artificiale è stato testato confrontando l’EMA stimata dal software con l’età clinicamente nota del neonato. La stima della maturazione era così affidabile e precisa che in ciascuno dei 39 neonati pretermine dello studio, lo sviluppo funzionale del cervello poteva essere monitorato quando le misure venivano ripetute a distanza di poche settimane.

 

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