Các nhà khoa học của Đại học James Cook tin rằng họ đã đạt được tiến bộ trong khoa học về việc giữ cho trẻ sinh non sống sót bằng các kết quả của một nghiên cứu thử nghiệm sử dụng mạng thần kinh để dự đoán chính xác mức độ rủi ro của từng trẻ sinh non. Các nghiên cứu được tiến hành bởi NCS Stephanie Bater cho thấy các biến chứng do sinh non là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong ở trẻ em dưới 5 tuổi và hơn 50% trường hợp tử vong sơ sinh xảy ra ở trẻ sinh non. Tỷ lệ sinh non đang tăng ở hầu hết mọi nơi. Tại các đơn vị chăm sóc đặc biệt cho trẻ sơ sinh, việc đánh giá nguy cơ tử vong giúp đưa ra các quyết định khó khăn về việc nên sử dụng phương pháp điều trị nào và nếu và khi nào các phương pháp điều trị có hiệu quả. Để hướng dẫn chăm sóc trẻ tốt hơn, trẻ sinh non thường được đánh giá theo điểm để nhận biết nguy cơ mà trẻ phải đối mặt. Nghiên cứu chỉ ra một số hạn chế của hệ thống này. Việc tạo ra điểm số đòi hỏi các phép đo thủ công phức tạp, kết quả xét nghiệm rộng rãi và liệt kê các đặc điểm của bà mẹ và các tình trạng hiện có. Nhóm nghiên cứu đã đề ra giải pháp thay thế là đo lường các biến số không thay đổi - chẳng hạn như cân nặng khi sinh - ngăn chặn việc tính toán lại nguy cơ của trẻ sơ sinh một cách liên tục và không cho thấy phản ứng của trẻ với điều trị.

Nghiên cứu của nhóm JCU, được công bố trên tạp chí Máy tính trong Sinh học và Y học, đã phát triển Điểm số tử vong của trí tuệ nhân tạo ở trẻ sơ sinh (NAIMS), một mạng lưới thần kinh dựa trên nhân khẩu học đơn giản và xu hướng về nhịp tim và nhịp thở để xác định nguy cơ tử vong. Kỹ thuật này nhanh dễ thự hiện mà không cần đến các thủ thuật xâm lấn hoặc hiểu biết về bệnh sử. Nghiên cứu về NAIMS đã được chứng minh là chính xác khi được kiểm tra dựa trên hồ sơ tử vong tại bệnh viện của trẻ sinh non và có thêm lợi thế so với các chương trình hiện có là có thể thực hiện đánh giá rủi ro dựa trên bất kỳ dữ liệu nào kéo dài 12 giờ trong thời gian bệnh nhân nằm viện. Nhóm nghiên cứu cúng định hướng bước tiếp theo trong quá trình này là hợp tác với các bệnh viện địa phương để thu thập thêm dữ liệu và tiến hành thử nghiệm thêm.

Nguồn: https://medicalxpress.com/news/2021-06-ai-advance-premature-baby.html, ngày 25/6/2020.