Инновационный метод обнаружения бронхолегочной дисплазии у недоношенных младенцев

Новый метод с использованием искусственных нейронных сетей может анализировать дыхательные паттерны недоношенных младенцев во время сна, что помогает в раннем обнаружении бронхолегочной дисплазии. Этот неинвазивный подход предоставляет более доступный и менее стрессовый способ оценки функции легких у новорожденных.


Инновационный метод обнаружения бронхолегочной дисплазии у недоношенных младенцев

Исследование, представленное на Конгрессе Европейского респираторного общества (ERS) в Вене, Австрия, исследовало применение искусственных нейронных сетей (ИНС) для выявления заболеваний легких у недоношенных детей посредством анализа их дыхательных паттернов во время сна. Эти измерения, называемые дыханием прилива, генерируют последовательные данные о потоке высокого качества, которые позволяют идентифицировать бронхолегочную дисплазию (БЛД), распространенное респираторное заболевание у недоношенных детей.

БЛД обычно связана с недоношенностью и респираторной поддержкой, что может вызывать растяжение и воспаление легких новорожденных, провоцируя это заболевание. Традиционно диагностика БЛД оставалась сложной задачей из-за необходимости проведения тестов функции легких, требующих сложного оборудования и сотрудничества детей, что они не могут сделать.

Ведущий исследователь профессор Эдгар Дельгадо-Экерт уточняет, что ИНС были обучены с использованием данных о дыхательном потоке для различения характерных паттернов БЛД с высокой точностью. Этот подход может позволить раннее выявление заболевания у недоношенных детей, избегая инвазивных процедур и обеспечивая более быстрый доступ к соответствующим лечением.

Команда исследователей оценила 139 доношенных новорожденных и 190 недоношенных, регистрируя их дыхательные паттерны во время сна для подпитки модели ИНС. Использовался тип ИНС, называемый моделью краткосрочной и долгосрочной памяти (LSTM), для классификации данных о дыхании и выявления возможных случаев БЛД с точностью 96%. Эта методология представляется как менее инвазивная и более эффективная альтернатива для диагностики легочных заболеваний у детей.

Профессор Дельгадо-Экерт подчеркивает, что этот подход может быть расширен для оценки новорожденных в раннем возрасте после рождения и предсказания симптомов на более поздних этапах детского развития. Применение ИНС для анализа дыхательных паттернов открывает новые возможности для диагностики и лечения респираторных заболеваний у новорожденных и детей, представляя собой значительный шаг вперед в педиатрии.