Sztuczna Inteligencja na ratunek wcześniakom

Sztuczna Inteligencja z Polski zmniejszy ryzyko zbyt wczesnych porodów

3 minuty czytania
Komentarze

Statystyki są nieubłagane: przynajmniej jedno dziecko na dziesięć rodzi się przedwcześnie. Przy okazji jest to również główna przyczyna zgonów wśród noworodków i niepełnosprawności. Pół biedy, kiedy lekarze są gotowi na odbiór wcześniaka. Niestety, aż 30% wcześniejszych porodów nie jest przewidzianych. Jak więc wyeliminować zagrożenia związane ze zbyt wczesnym porodem? No cóż, najlepszą metodą jest nie dopuszczać do nich. I mimo że brzmi to jak porada w stylu: aby się nie utopić, należy unikać wody. Jednak wbrew pozorom to naprawdę ma szansę się udać. Wszystko dzięki polskiej sztucznej inteligencji.

Sztuczna Inteligencja na ratunek wcześniakom

Sztuczna Inteligencja na ratunek wcześniakom

Warto podkreślić, że zagrożenie wcześniejszym porodem to nie wyrok. Nie oznacza to, że dziecko musi urodzić się przed terminem, a jedynie, że jest na to duże prawdopodobieństwo. Odpowiednie zachowania, dieta, czy brak stresu mogą znacznie zmniejszyć to ryzyko. Kluczowym elementem jest jednak wcześniejsze zdiagnozowanie problemu. I tu wchodzi właśnie Sztuczna Inteligencja. 

Projekt dotyczący predykcji przedwczesnych porodów przy użyciu sztucznych sieci neuronowych, które wykorzystują ultrasonograficzne filmy, polega na wczesnej detekcji porodów, które z powodów naturalnych odbędą się zbyt wcześnie. Obecnie 2/3 porodów przedwczesnych, czyli takich przed 36. tygodniem ciąży, jest diagnozowanych, ale co trzeci nie jest. Prowadzi to do dużego ryzyka związanego z nieodpowiednią opieką w momencie przyjścia na świat.

— Powiedział dr hab. inż. Tomasz Trzciński, adiunkt na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych na Politechnice Warszawskiej podczas rozmowy z agencją prasową Newseria.

Jak ma to działać?

Otóż system rozpoznawania wzorców sprzężony ze Sztuczną Inteligencją miałby skupić się na oglądaniu zdjęć USG dzieci. W ten sposób byłby w stanie zauważyć i rozpoznać nawet najdrobniejsze zmiany, które zostały przeoczone przez ludzkiego lekarza. Wystarczy bowiem nauczyć AI tego, jak wyglądają płody rozwijające się prawidłowo, a jak takie, które zagrażają przedwczesnym porodem. Sama nauka również jest banalnie prosta. AI nie musi bowiem przyswajać skomplikowanej wiedzy medycznej, a jedynie oglądać obrazki i je porównywać do siebie. 

Zobacz też: Twoje informacje na Facebooku – teraz sprawdzimy dokładniej, co dzieje się z naszymi danymi

W ramach projektu chcemy opracować metody oparte na sieciach neuronowych konwolucyjnych, które na bazie zdjęć i filmów USG wykonywanych standardowo w ramach diagnostyki prenatalnej są wykorzystywane do oceny prawdopodobieństwa przedwczesnego porodu i ewentualnego przygotowania matki wraz z dzieckiem do takiej sytuacji. Mamy do dyspozycji zbiory danych pozwalające na zidentyfikowanie powiązań między markerami, czyli między takimi wskazówkami, które widoczne są na samych zdjęciach USG, a rezultatem ciąży, czyli tym, że została ona rzeczywiście przedwcześnie zakończona. W związku z tym jesteśmy w stanie wytrenować sieć neuronową, która biorąc na wejściu zestaw zdjęć, ocenia, jak duże jest prawdopodobieństwo, że ciąża zostanie przedwcześnie rozwiązana.

Pytanie tylko: kiedy?

Większość przełomowych rozwiązań w medycynie ma pewną wadę. Otóż od ich ogłoszenia do wdrożenia mija bardzo dużo czasu. Wynika to z konieczności długiego procesu badań nad danym zagadnieniem. Nawet szczepionka na COVID-19, która przecież powstała w ekspresowym tempie, jest tak naprawdę wynikiem wieloletnich badań nad szczepieniami mRNA. Na szczęście w tym przypadku nie będziemy musieli aż tak długo czekać. Jeśli wszystko pójdzie dobrze, to jest duża szansa na to, że nawet osoby, które już teraz starają się o dziecko, będą miały okazję skorzystać z pomocy AI.

Mamy zebrane już dane z różnych źródeł, wraz z odpowiednimi adnotacjami na temat uzyskanych rezultatów. Czekamy w części tych danych na powodzenie w samym donoszeniu ciąży, żeby uzyskać finalną informację, czy była ona przedwczesna. W planach mamy opublikowanie dotychczasowych rezultatów na przełomie wiosny i lata, a później przejdziemy do implementacji serwisu dla szerszej populacji.

— Podkreślił dr hab. inż. Tomasz Trzciński.

Źródło: Newseria

Motyw