Digital THink Tank (DTT)

Cum va ajuta inteligența artificială să prevină nașterile premature?

Potrivit unui raport al Organizației Mondiale a Sănătății (OMS), 15 milioane de nou-născuți sunt afectați de nașteri premature spontane în fiecare an. Până la un milion dintre ei mor. Mulți se confruntă cu dizabilități pe tot parcursul vieții Imagini cu ultrasunete permite detectarea posibilelor probleme, dar nu este o metodă perfectă. Această problemă este recunoscută de medici. În 2017, Nicole Sochacki-Wójcicka (pe cale să se specializeze în ginecologie) și Jakub Wójcicki l-au contactat pe Dr. Tomasz Trzciński de la Facultatea de Electronică și Tehnologia Informației de la Universitatea de Tehnologie din Varșovia (WUT) și a întrebat dacă este posibil să se înceapă un proiect pentru a prezice mai spontan Nașteri premature folosind rețelele neuronale a realiza. Apoi s-a format o echipă de cercetare și a început munca. Primele efecte sunt deja cunoscute. Soluția noastră poate sprijini diagnosticarea computerizată și permite o predicție mai precisă a nașterilor premature spontane ", explică Szymon Płotka, absolvent al Universității de Tehnologie din Varșovia și unul dintre membrii echipei care lucrează la proiect.

Sursa imaginii: Pixabay

Antrenează rețeaua neuronală


Înainte de a începe proiectul, medicii care lucrează cu noi au pregătit un set de date de învățare, date de validare și adnotări sub formă de contururi ale formei colului uterin. Imagini cu ultrasunete și numerice (0 și 1), care la rândul lor corespund: nașterii la termen, nașterii premature ", explică Szymon Płotka.


După pre-curățare, astfel de date sunt utilizate ca date de „învățare” pentru Retea neurala - în acest caz, o plasă de convoluție (Plex) - folosit.
Acesta analizează fiecare imagine pixel cu pixel și extrage caracteristicile necesare care sunt folosite pentru sarcina de a segmenta o parte interesantă a unei imagini (în acest caz colul uterin) și de a o clasifica (indiferent dacă este vorba de travaliu prematur sau nu) - explică Szymon Płotka. Odată asta Retea neurala instruit, acesta va fi testat pe datele de testare care nu au fost utilizate în timpul antrenamentului. Aceasta verifică validitatea modelului instruit.


Proiectul a avut ca rezultat două publicații științifice.


Rezultatul in "Estimarea markerilor de naștere prematuri cu rețea de segmentare U-Net " Lucrarea descrisă este, printre altele, reducerea erorii în prezicerea nașterii premature spontane de la 30% (manual de către medici) la 18% folosind o rețea neuronală. În „Predicția spontană a nașterii premature cu rețele neuronale convoluționale” cercetătorii au prezentat o îmbunătățire a calității segmentării în comparație cu prima publicație și au obținut rezultate mai bune de clasificare. Din câte știm, aceasta este singura lucrare existentă care se ocupă de sarcina de a prezice nașterile premature spontane pe baza imaginilor cu ultrasunete transvaginale - spune Szymon Płotka.

Oamenii de știință lucrează în prezent la un serviciu sub forma unei aplicații web. Doriți să faceți disponibile acolo modelele de rețea neuronală pregătite. Este destinat să ajute ginecologii să analizeze Imagini cu ultrasunete ajutor și astfel diagnosticul de spontan Nașteri premature a sustine. Și asta poate salva viețile și sănătatea a milioane de nou-născuți.