Στροφή προς την Καινοτόμο Περίθαλψη Βρεφών: Πρόβλεψη του Κινδύνου Διαστέλλουσας Έξεις Κινδύνου (VUR) στην Υδρονεφρώση
Μια ομάδα ερευνητών στο Νοσοκομείο Παιδιών της Βοστώνης έχει σημειώσει σημαντική πρόοδο στη βελτίωση της περίθαλψης βρεφών με την ανάπτυξη ενός καινοτόμου μοντέλου μηχανικής μάθησης. Αυτό το μοντέλο προβλέπει με ακρίβεια τον κίνδυνο διάσταλείσας οισούρης-ουρητήρα (VUR) σε βρέφη με διάγνωση υδρονεφρώσης, μιας κατάστασης όπου η ούρη ρέει πίσω στο νεφρό.
Με την παραδοσιακή μέθοδο των προγεννητικών υπερηχογραφήσεων γίνεται η ανίχνευση της ϥδρονεφρώσης, αλλά έχουν περιορισμούς όταν πρόκειται για την ανίχνευση της διαστολείσας VUR, μιας από τις κύριες αιτίες της κατάστασης. Ενώ μια απεικόνιση κυστοουρηθρογράμματος (VCUG) προσφέρει πιο ακριβή ανίχνευση, είναι ταυτόχρονα εισβολική και δαπανηρή. Αναγνωρίζοντας την ανάγκη για καλύτερες μεθόδους ελέγχου, η ομάδα των ερευνητών ξεκίνησε την ανάπτυξη ενός εργαλείου που θα μπορούσε να χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τα ευρήματα των υπερηχογραφήσεων για να αναγνωρίζει τα βρέφη με τον υψηλότερο κίνδυνο για VUR, με επιπλέον έλεγχο μέσω VCUG.
Μέσα από τη μελέτη τους, η ομάδα ανέπτυξε ένα αλγόριθμο μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δεδομένα από 280 βρέφη που είχαν υποβληθεί σε υπερηχογραφήσεις για υδρονεφρώση και στη συνέχεια σε VCUG στο Νοσοκομείο Παιδιών της Βοστώνης. Ενσωματώνοντας πληροφορίες απεικόνισης, λεπτομέρειες ασθενούς και ταξινόμηση διάσταλσης του ουροδόχου πόρου, το μοντέλο προέβλεψε με επιτυχία τον κίνδυνο διαστολιτικής VUR με μια εντυπωσιακή περιοχή κάτω από την καμπύλη του 0,81.
Η ομάδα ερευνητών αναγνώρισε συγκεκριμένους παράγοντες όπως το φύλο, η διάσταλση του ουρητήρα, η πάχυνση του ίντερου, την εμφάνιση του ίντερου και την κεντρική διάσταλση του κάλυκες ως σημαντινές προβλέπτρις της VUR στην ομάδα. Επιπλέον, τόνισαν την ακρίβεια και την ευχρηστία του μοντέλου, επιτρέποντας την εύκολη ερμήνεια από τους κλινικούς σε συνήθεις κλινικές ρυθιμήσεις.
Ο Δρ. Hsin-Hsiao (Scott) Wang, ο επικεφαλής της μελέτης και ουρολόγος στο Νοσοκομείο Παιδιών της Βοστώνης, εξέφρασε τη δυνητική επίπτωση του μοντέλου στην καθοδήγηση της διαχείρησης των ασθενών με υδρονεφρώση. Ο στόχος είναι να παρέχεται στους κλινικούς μια προοπαθεινή προοπτική παρόμοια με μια μαγική σφαίρα, εξουδοοχώντας τις περτά τεστ για τα παιδιά.
Αυτή η εξέλιξη στην περίθαλψη βρεφών δείχνει την αυξανόμενη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) για να βελτιώσει τη φροόνηση για παιδιατρικές καταστάσεις. Ερευνητές από το Πανεπιστήμιο του Πίτσμπουργκ και το UPMC πρόσφατα απεκάλυψαν μια εφαρμογή για έξυπνα τηλέφωνα που βασίζεται στην AI, ικανή να διαγνώσει το οξύ μεσοαυχενικό μέσο (AOM), μια κοινή κατάσταση σε παιδιατρικούς ασθενείς. Η εφαρμογή αναλυξε σκιννάγραφα του τυμπάνου για να βοηθήσει τους κληνικούς να διαγνωστούν ακριβώς του AOM, αποδοκάντας την ακατάλληλη χρήση αντιβιοτικών.
Με περαιτέρω τελειοποίηση και ένταξη περισσότερων ασθείων εγγραφών, το μοντέλο μηχανικής μάθησης για την υδρονεφρώση στοχεύει να προβλέπει εάν η κατάσταση του ασθενή θα επιλυθεί φυσικά ή θα απαιτήσει ιατρική παρέμβαση. Αυτή η πρωτοποριακή ανάπτυξη έχει τη δυνατότητα να επανεφεφύρνει την περίθαλψη βρεφών, προσφέροντας βελτιωμένες μεθόδους έλεγχος, μειωμένες εισβολικές διαδικασίες και βελτιωμένο χειρισμό ασθενών για την υδρονεφρώση, με αποτέλεσμα τη βελτίωση των υγειονομικών αποτελεσμάτων για τα βρέφη σε όλο τον κόσμο.
Συχνές Ερωτήσεις (ΣΕ)
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl