AI Tekniği Prematüre Beyin Gelişimini Ölçüyor
Finli araştırmacılar, beynin işlevsel olgunluğunu tahmin etmek için erken doğmuş bir bebekten gelen EEG (elektroensefalogram) sinyallerini bağımsız olarak analiz edebilen makine öğrenimine dayalı yeni bir yazılım programı geliştirdiler.
Teknik, dünyadaki ilk EEG tabanlı beyin olgunluk değerlendirme sistemidir ve şu anda bebek beyin gelişimini ölçmek için kullanılan diğer yöntemlerden daha doğrudur.
Araştırmayı yöneten Helsinki Üniversitesi'nden Profesör Sampsa Vanhatalo, "Bu yöntem bize erken doğmuş bir bebeğin en önemli gelişimini, yoğun bakım sırasında ve sonrasında beynin işlevsel olgunlaşmasını ilk kez izleme fırsatı veriyor" diyor. .
On yenidoğandan yaklaşık biri erken doğar ve yenidoğan yoğun bakımdaki tüm bebeklerin yaklaşık yarısı erken doğum nedeniyle oradadır. Geç gebelik, fetüs için çok hızlı beyin gelişimi dönemidir ve beynin elektriksel aktivitesi neredeyse her hafta değişir. Doğru şekilde gelişmesi için beynin doğru çalışması gerekir.
Erken doğum, beyin gelişimini önemli ölçüde engelleyebilir. Araştırmacılar, 1980'lerde erken doğmuş bebeklerdeki erken sağlık sorunlarının genellikle ilk aylarda beyin gelişiminin yavaşlamasına bağlı olduğunu buldular.
Mümkün olan en iyi bakımı sağlamak ve yeni tedavi biçimleri geliştirmek için, bebeklerin beyin işlevlerinin nasıl geliştiğini bilmek önemlidir, ancak beynin erken dönem olgunluğunu değerlendirmek için hiçbir nesnel ve kesin yöntemler mevcut değildir.
Beyin olgunluğunu değerlendirmenin bir yolu, kafa derisine EEG sensörleri yerleştirmektir. Bu, son birkaç yıldır yenidoğan yoğun bakım ünitelerinde beyin aktivitesinin izlenmesinde çok popüler olan, tamamen invazif olmayan, düşük maliyetli ve risksiz bir yöntemdir. Ancak EEG tek başına bazı sorunlar yaratır.
“EEG izlemeyle ilgili pratik sorun, EEG verilerini analiz etmenin yavaş olması ve bunu gerçekleştiren doktordan özel uzmanlık gerektirmesidir. Bu sorun, EEG cihazının bir parçası olarak otomatik analiz kullanılarak güvenilir ve küresel olarak çözülebilir ”diyor Vanhatalo.
Yeni EEG analiz yazılımı aslen Profesör Vanhatalo’nun araştırma grubunda AB finansmanlı Marie Curie Üyesi olarak çalışan Avustralyalı bir mühendis olan Nathan Stevenson tarafından geliştirilmiştir. Araştırma, erken doğmuş bebeklerden alınan kapsamlı ve iyi kontrol edilen bir EEG ölçüm verileri seti kullandı.
Analiz yazılımı, makine öğrenimine dayanmaktadır. Erken doğmuş bebeklerle ilgili büyük miktarda EEG verisi bir bilgisayara beslendi ve yazılım, bir doktorun müdahalesi olmadan her ölçümden yüzlerce hesaplama özelliğini hesapladı. Daha sonra bir algoritma kullanılarak, bebeğin EEG olgunlaşma yaşının güvenilir bir tahminini oluşturmak için bu özellikler birleştirildi.
Son olarak, yazılım tarafından tahmin edilen EEG olgunlaşma yaşı, bebeğin gerçek yaşıyla karşılaştırıldı. Vakaların yüzde 80'inden fazlasında, bebeğin gerçek yaşı ve bilgisayarda oluşturulan tahmin iki hafta içinde düştü.
Olgunlaşma tahmini o kadar güvenilir ve kesindi ki, çalışmadaki 39 erken doğmuş bebeğin her birinde, ölçümler birkaç haftada bir tekrarlandığında beynin fonksiyonel gelişimi izlenebiliyordu.
Çalışma dergide yayınlandı Bilimsel Raporlar.
Kaynak: Helsinki Üniversitesi
