تطورات الذكاء الاصطناعي في رعاية الأطفال: التنبؤ بالفصم للأطفال الخدج

استغل باحثون في مستشفى سول الوطنية بوندانغ (SNUBH) قوة الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء نموذج يساعد في تحديد التوقيت الأمثل لفصم الرضع الخدج الذين يحتاجون إلى دعم التنفس بعد الفصم. يقدم هذا الاختراق رؤى واعدة لتحسين رعاية الرضع الخدج، مع آثار محتملة على تطورهم التنفسي والعصبي.

تطوير نموذج ذكاء اصطناعي لنجاح الفصم

انطلق فريق الباحثين، بما في ذلك البروفيسور جونغ يونغ هوا وتشوي تشانغ وون من قسم طب الأطفال في SNUBH، بالإضافة إلى يو سو يونغ وسونغ وون جيون من مكتب أبحاث الأعمال الإلكترونية في SHUBH، في مهمة لتطوير نموذج تنبؤي لنجاح الفصم في الرضع الخدج. بلغت جهودهم ذروتها بتقدم كبير، مع نشر نتائجهم في المجلة الدولية المرموقة للمعلوماتية الطبية.

تحديات رعاية الجهاز التنفسي للرضع الخدج

غالباً ما يواجه الرضع الخدج، المولودون بجهاز تنفسي غير ناضج، تحديات مثل ضيق التنفس وانقطاع النفس بعد الولادة بوقت قصير. تستمر هذه الصعوبات مع نمو الرضيع، مما يستلزم استخدام الفصم والتهوية الميكانيكية حتى يتمكن الرضيع من التنفس بشكل مستقل. تكمن التحدي الرئيسي في تحديد المدة المثلى لدعم التهوية لتجنب المضاعفات.

*يعد التوقيت أمراً حاسماً عندما يتعلق الأمر بفصم الرضع الخدج. يمكن أن يؤدي الاستخدام المطول للتهوية إلى نمو غير طبيعي للرئتين وزيادة خطر الإصابة بحالات مثل خلل التنسج القصبي الرئوي، بينما يمكن أن يؤدي الفصم المبكر إلى نقص الأكسجة وفرط ثنائي أكسيد الكربون، مما يؤثر سلباً على تطور الدماغ ويزيد من خطر الإصابة بخلل التنسج القصبي الرئوي. إن تحقيق التوازن الصحيح أمر لا بد منه.

الحالة الحالية لاتخاذ قرارات الفصم

في الوقت الحالي، لا توجد إرشادات موحدة لتحديد الوقت الأمثل للفصم في الرضع الخدج. عادةً ما يُترك القرار لتقدير الأطباء المعالجين. في المتوسط، يتراوح معدل نجاح الفصم في الرضع الخدج الذين يقل وزنهم عن 1000 جرام بين 60-73 في المائة، مما يؤكد الحاجة إلى نهج أكثر دقة.

لمعالجة هذا الفجوة الحرجة، حلل فريق البحث بيانات 678 طفلاً مولوداً قبل الأوان في مستشفى SNUBH بين عامي 2003 و2019، والذين خضعوا جميعاً للتنبيب ووضعوا على التهوية الغازية الغازية قبل بلوغهم سن 32 أسبوعاً. وباستخدام خوارزميات التعلم الآلي، طور الفريق نموذج الذكاء الاصطناعي "NExt-Predictor". يقيّم هذا النموذج احتمالية نجاح عملية إزالة التنبيب من خلال تحليل العلامات الحيوية مثل معدل ضربات القلب والتنفس.

الأداء التنبؤي الاستثنائي للذكاء الاصطناعي

أظهر نموذج الذكاء الاصطناعي "NExt-Predictor" قدرات تنبؤية استثنائية، حيث حقق منحنى تحت المنحنى (AUC) بقيمة 0.805 ومعدل دقة قدره 0.917، وفقاً لتقييمات المستشفى. ومما يجدر ذكره أن هذه الخصائص التنبؤية ظلت ثابتة عند التحقق منها باستخدام قاعدة البيانات السريرية الأمريكية MIMIC-III. ومن المزايا البارزة لهذا نموذج الذكاء الاصطناعي أنه يعتمد فقط على العلامات الحيوية الأساسية، مما يلغي الحاجة إلى معدات إضافية.

أهمية الذكاء الاصطناعي في رعاية الأطفال

أكد البروفيسور يونغ هوا جونغ، أحد الباحثين المشاركين في المشروع، على الأهمية الحاسمة لتوقيت إزالة التنبيب الأمثل للأطفال المولودين قبل الأوان الذين يتلقون الدعم التنفسي. وشدد على التحديات في وضع معايير دقيقة لهذا القرار الحاسم، مما يجعل تطوير نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بهذه العملية ذا قيمة كبيرة في مجال طب حديثي الولادة.

يمثل تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي "NExt-Predictor" قفزة كبيرة في مجال رعاية الأطفال، لا سيما للأطفال المولودين قبل الأوان الذين يحتاجون إلى دعم تنفسي. تتمتع هذه الابتكارات القائمة على الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحسين جودة الرعاية لهؤلاء الأطفال الضعفاء، من خلال تقديم نهج أكثر دقة وقائم على البيانات في قرارات إزالة التنبيب. ومع استمرار تطور هذه التكنولوجيا، فإنها تحمل وعداً بتقليل المضاعفات وتحسين النتائج طويلة المدى للأطفال المولودين قبل الأوان في جميع أنحاء العالم.