Доха, 11 ноября (QNA) - Sidra Medicine, входящая в состав Qatar Foundation, внесла вклад в крупное международное исследование, демонстрирующее, как модели искусственного интеллекта (ИИ), изначально разработанные для взрослых пациентов, могут быть адаптированы для поддержки ухода за новорожденными.
Исследование, опубликованное в престижном журнале Nature Biomedical Engineering, подчеркивает перспективный подход к повышению точности медицинской визуализации с помощью ИИ для новорожденных.
Исследование под названием "Repurposing Adult AI Radiograph Models for Neonatal Care Through Continual Learning: An International Multicenter Study" включало участие 30 отделений интенсивной терапии новорожденных из 20 стран и территорий. Проведенное в рамках инициативы Medical AI Data for All (MAIDA) Гарвардской медицинской школы, исследование изучало, как существующие модели ИИ могут быть адаптированы для удовлетворения специфических потребностей новорожденных пациентов при сохранении конфиденциальности данных пациентов.
Старший лечащий врач, директор программы по детской нейрохирургии Sidra Medicine и соавтор исследования доктор Халид Аль-Хараз сказал: «ИИ обладает огромным потенциалом для поддержки клинических решений, но его эффективность зависит от того, насколько хорошо он работает среди различных групп пациентов. У новорожденных уникальные анатомические и клинические потребности, которые не всегда могут быть решены технологиями, разработанными для взрослых. Это исследование демонстрирует, как существующие модели ИИ могут быть адаптированы для лучшей поддержки ухода за новорожденными, потенциально помогая врачам более точно оценивать медицинские изображения и выявлять проблемы, требующие своевременного внимания».
Менеджер информационных систем визуализации Sidra Medicine и соавтор исследования доктор Халид Аль-Хараз сказал: «Участие Sidra Medicine в этом международном исследовании отражает нашу приверженность продвижению медицинских инноваций через сотрудничество с ведущими учреждениями мира. Внося наш опыт и клинические данные визуализации, мы поддерживаем исследования, которые решают важную проблему в педиатрической медицинской помощи. Результаты также подчеркивают, как международные партнерства могут ускорить развитие технологий ИИ, более учитывающих детей и их особые потребности в здравоохранении».
Председатель радиологии Sidra Medicine доктор Абдусамеа Шабани, который отбирал рентгеновские снимки для исследования, сказал: «Это исследование является важным шагом к преодолению ограничений технологий ИИ, разработанных в первую очередь для взрослых. Его результаты показывают, что непрерывное обучение может предложить практический подход к адаптации существующих моделей медицинской визуализации к педиатрическим условиям при сохранении конфиденциальности данных пациентов».
Исследование было сосредоточено на оценке положения эндотрахеальных трубок, которые используются для поддержки дыхания у тяжело больных новорожденных. Точное размещение трубки жизненно важно в отделениях интенсивной терапии новорожденных, поскольку неправильное положение может привести к серьезным осложнениям. Исследователи изучали, могут ли модели ИИ, изначально обученные оценивать размещение трубки у взрослых, быть адаптированы для выявления анатомических ориентиров и обнаружения потенциально неправильного положения трубки у новорожденных.
Используя технику, известную как непрерывное обучение, команда исследователей адаптировала существующую модель ИИ путем последовательного обучения на рентгеновских снимках грудной клетки новорожденных из участвующих больниц. Каждое учреждение предоставило 100–300 рентгеновских снимков, что позволило модели учиться на разнообразных группах пациентов без необходимости централизованного сбора медицинских изображений. В качестве одного из участвующих учреждений Sidra Medicine предоставила 100 анонимизированных рентгеновских снимков грудной клетки новорожденных для поддержки исследования. (QNA)