2024. 03. 25. - 08:50
Életmentő lehet a preeclampsia-azonosító mesterséges intelligencia
Pontosan azonosították egy új mesterséges intelligencia-modell segítségével a kedvezőtlen preeclampsia-kimenetelek kockázatát a kutatók.
Egy, potenciálisan életmentő eszközt dolgoztak ki a preeclampsiában szenvedő várandós nők kockázatának azonosítására a kutatók.
Az új mesterséges intelligencia (MI) modell segítségével az állapot kedvezőtlen kimenetelének esélyét meg lehet jósolni.
A vizsgálatban 11 országban több mint 8.800 nő vett részt – a mesterséges intelligencia modell az első felméréstől számított két napon belül pontosan besorolta náluk a vérnyomás-állapot káros következményeinek kockázatát, öt kategóriába, a nagyon alacsonytól a nagyon magasig.
A pre-eclampsia életveszélyes
Pre-eclampsia a terhességek 2-4 százalékában fordul elő, az anyai elhalálozás vezető oka világszerte.
Becslések szerint 46 ezer anya halálát, valamint félmillió halvaszületést és újszülött halált okoz évente - s szinte mindegyik alacsony és közepes jövedelmű országokban jellemző. Olvasd el: Terhesség során fellépő komplikációkra figyelmeztethet a mesterséges intelligencia
Életmentő lehet a preeclampsia-azonosító mesterséges intelligencia
A pre-eclampsia kialakulásában szenvedő várandós nők többsége enyhe betegségben szenved, amely röviddel a szülés után véget ér. Az Egyesült Királyságban azonban ezen hölgyek közül 10-ből 1 életveszélyes vagy életet megváltoztató szövődményeket tapasztal meg, például stroke-on esik át.
Segít a mesterséges intelligencia
Az új kockázat-előrejelző modellt nemzetközi használatra tervezték. Működése a gépi tanuláson, az MI egy formáján alapul.
A glasgow-i Strathclyde Egyetem és a londoni King's College kutatói olyan alkalmazás kifejlesztését tűzték ki célul, amellyel meghatározható, milyen kockázatot szenved el egy nő a pre-eclampsia káros következményeitől, miután diagnosztizálták nála a problémát.
A PIERS-ML (Pre-eclampsia Integrated Estimate of Risk – Machine Learning) nevű modell két korábbit verziót egyesít. A kutatók a The Lancet Digital Health folyóiratban közölték tanulmányukat.
„A pre-eclampsia jelentős, gyakran végzetes kockázatot jelent a nők és gyermekeik számára. Sürgős szükség van egy hatékony eszközre, mellyel felmérhetők ezek a kockázatok, hogy kezelhetőek legyenek és támogatást nyújthassunk a hölgyeknek” – mondta el Csobán Tünde, a Strathclyde-i Matematikai és Statisztikai Tanszék kutatási asszisztense, a tanulmány vezető szerzője.
„Az általunk kifejlesztett modellt szigorúan tesztelték és kimutatták, hogy bizonyos módon gyors, pontos előrejelzést ad a kockázatokról, amely a nők egyéni körülményeihez illeszthető, szerte a világon. Reméljük, elérhetővé tesszük egy olyan alkalmazásban, amely klinikai körülmények között használható – és potenciálisan sok életet menthet meg” – fogalmazott dr. Kimberley Kavanagh, a Strathclyde-i Matematikai és Statisztikai Tanszék vezető oktatója, a tanulmány társszerzője.
A projekt vezető kutatója, Peter von Dadelszen professzor, a londoni King's College Global Women's Health professzora hozzátette, hogy minél tovább marad egy nő terhes, általában annál jobb a baba állapota, ugyanakkor, preeclampsia esetén a placenta problémái a folyamat hátterében egyre rosszabbak.
Az MI-modell korábbi verziókból épült fel
„2001-ben kezdtük el egy olyan modell kifejlesztését, amely objektíven méri a preeclampsia kockázatait. Most a korábbi verziókból, a fullPIERS-ből és a miniPIERS-ből származó adatokat vettük át, majd kidolgoztuk a gépi tanulási megközelítést, amely a legjobb modellt hozta létre” – mondta el a professzor.
Hozzátette, az egyik innovatív dolog, amit a modellezéssel megtettek: belefoglalták az országok GDP-jét és nemzeti anyai halálozási arányait. Ezen változók bevonása azt jelenti, hogy a modell automatikusan igazodik a nő lakóhelyéhez és ettől a modell globálisan releváns lesz.
„Ez egy igen fontos kutatási cikk, s valószínűleg a legáltalánosabb modell a preeclampsiára vonatkozóan. Fantasztikus látni, milyen jól működik” – jegyezte meg Peter von Dadelszen.
A tanulmányba összesen 8.843 nőt vontak be, 53 szülési egységből, 11 alacsony, közepes jövedelmű és magas jövedelmű országból: ezek Brazília, a Fidzsi-szigetek, Pakisztán, Dél-Afrika, Uganda, Ausztrália, Kanada, Finnország, Új Zéland, az Egyesült Királyság és az USA.
Az anyai kockázatot illetően a nagyon alacsony, alacsony, közepes, magas vagy nagyon magas kategóriákat határozták meg.
Emellett további 2.901 délkelet-angliai nő adatait is felhasználták a modell külső validálására, ami megerősítette a fő vizsgálat teljesítményét.
L.A.
