Algoritmi strojnog učenja pokazali su se kao vrijedni alati za predviđanje i identifikaciju kognitivnih sposobnosti i problema u razvoju kod dojenčadi. Nedavna istraživanja su pokazala ogroman potencijal ovih algoritama u procjeni kašnjenja u kognitivnom razvoju, predviđanju psihomotornog kašnjenja i dijagnosticiranju stanja poput ADHD-a. Ovi napretci tehnologije imaju potencijal da revolucioniziraju kliničku praksu i poboljšaju opću kvalitetu života djece.
Jedno istraživanje provedeno na dojenčadima imalo je za cilj razviti prediktivni algoritam koristeći podatke populacijske kohorte kako bi se identificirali dojenčad s rizikom od niskih kognitivnih sposobnosti u školskoj dobi. Modeli strojnog učenja, uključujući metode slučajnih šuma, logističku regresiju i metodu podržanih vektora, koristili su se za predviđanje niskih kognitivnih sposobnosti i testirani su na neovisnom testnom skupu. Istraživanje je utvrdilo da različiti čimbenici poput podataka o trudnoći i porodu, karakteristika majke i djeteta, socioekonomskih okolnosti i okruženja dojenčeta igraju ključnu ulogu u predviđanju kognitivnih sposobnosti.
Osim toga, algoritmi strojnog učenja također su uspješno predvidjeli psihomotorno kašnjenje kod dojenčadi. Analizirajući medicinske i socijalne determinante kao što su porođajna težina, gestacijska dob pri porodu, pre-trudnoća BMI, obiteljski prihod i dob roditelja, algoritmi strojnog učenja postigli su visoku osjetljivost i specifičnost u predviđanju kašnjenja u razvoju.
Osim kognitivnog kašnjenja, algoritmi strojnog učenja su korišteni i u dijagnostici ADHD-a. Koristeći algoritam najbližih susjeda (KNN), istraživači su uspjeli precizno klasificirati pacijente s ADHD-om. Drugo istraživanje koristilo je EEG snimke mozga i algoritam klasifikacije strojnog učenja kako bi predvidjelo ADHD s iznimnom točnošću od 97%.
Ova istraživanja ističu obećavajuću budućnost strojnog učenja u neonatologiji i ranoj dječjoj dobi. Kako tehnologija napreduje i postaje više dostupnih podataka, prediktivni algoritmi mogli bi postati standardni alati u procjeni kognitivnog razvoja kod dojenčadi. Također bi mogli pomoći u otkrivanju stanja poput ADHD-a i odigrati ključnu ulogu u razvoju personaliziranih intervencija za djecu u četvrtima s niskim i srednjim prihodima.
Zaključno, korištenje algoritama strojnog učenja u ranoj detekciji problema u kognitivnom razvoju pokazalo je veliki potencijal. Ti algoritmi mogu pružiti vrijedne uvide i pomoći u provođenju intervencija radi poboljšanja neurološkog razvoja djece i opće kvalitete života. Dok istraživači nastavljaju istraživati primjene strojnog učenja u području neonatologije, budućnost izgleda obećavajuće za rano otkrivanje i intervenciju.
The source of the article is from the blog rugbynews.at