Исследование, которое было опубликовано 13 декабря в печатном издании журнала Узоры в статье, размещенной на обложке журнала, описывается компьютерная программа PlacentaVision, которая может анализировать простую фотографию плаценты для выявления аномалий, связанных с инфекцией и неонатальным сепсисом - опасным для жизни заболеванием, от которого страдают миллионы новорожденных по всему миру.

"Плацента - один из наиболее распространенных образцов, которые мы видим в лаборатории", - сказал соавтор исследования доктор Джеффри Голдштейн, директор отделения перинатальной патологии и доцент кафедры патологии в Медицинской школе Фейнберга Северо-Западного университета. "Когда в отделении интенсивной терапии новорожденных лечат больного ребенка, даже несколько минут могут повлиять на принятие медицинского решения. С помощью этих фотографий мы можем получить ответ на несколько дней раньше, чем при обычном лечении".

Northwestern предоставила самый большой набор изображений для исследования, а Голдстайн руководил разработкой алгоритмов и устранением неполадок.

Элисон Д. Гернанд (Alison D. Gernand), главный исследователь проекта contact, разработала оригинальную идею для этого инструмента в ходе своей работы в области здравоохранения по всему миру, в частности, при беременности, когда женщины рожают дома из-за нехватки ресурсов здравоохранения.

"Удаление плаценты без обследования - распространенная, но часто упускаемая из виду проблема", - говорит Гернанд, доцент кафедры диетологии Пенсильванского государственного колледжа здравоохранения и развития человеческого потенциала (HHD). "Это упущенная возможность выявить проблемы и обеспечить раннее вмешательство, которое может уменьшить осложнения и улучшить результаты как для матери, так и для ребенка".

Почему важно раннее обследование плаценты

Плацента играет жизненно важную роль в поддержании здоровья как беременной женщины, так и ребенка во время беременности, однако она часто не подвергается тщательному обследованию при рождении, особенно в районах с ограниченными медицинскими ресурсами.

"Это исследование может спасти жизни и улучшить состояние здоровья", - сказал Йиму Пан, докторант по программе информатики Колледжа информационных наук и технологий (IST) и ведущий автор исследования. - Это могло бы сделать исследование плаценты более доступным, что способствовало бы проведению исследований и уходу за будущими беременностями, особенно для матерей и младенцев с более высоким риском осложнений".

По словам ученых, раннее выявление плацентарной инфекции с помощью таких инструментов, как PlacentaVision, может позволить клиницистам принимать оперативные меры, такие как назначение антибиотиков матери или ребенку и тщательное наблюдение за новорожденным на предмет наличия признаков инфекции.

По мнению исследователей, плацентаризация предназначена для использования в самых разных медицинских группах.

"В районах с ограниченными ресурсами - там, где в больницах нет патологоанатомических лабораторий или специалистов, - этот инструмент может помочь врачам быстро выявлять такие проблемы, как инфекции из плаценты", - сказал Пан. - В хорошо оснащенных больницах этот инструмент может со временем помочь врачам определить, какие плаценты нуждаются в дальнейшем детальном обследовании, что сделает процесс более эффективным и обеспечит приоритетность наиболее важных случаев".

"Прежде чем такой инструмент смог быть внедрен во всем мире, основные технические трудности, с которыми мы столкнулись, заключались в том, чтобы сделать модель достаточно гибкой для проведения различных диагностик, связанных с плацентой, и обеспечить, чтобы инструмент был достаточно надежным для выполнения различных условий родов, включая изменение условий освещения, качества визуализации и клинических условий", - сказал Джеймс З. Ванг, заслуженный профессор Колледжа ИСТ в Пенсильванском государственном университете и один из главных исследователей этого исследования. "Наш инструмент искусственного интеллекта должен поддерживать точность, даже если многие обучающие изображения поступают из хорошо оборудованной городской больницы. Важно было обеспечить, чтобы система PlacentaVision могла работать в широком спектре реальных условий".

Как инструмент научился анализировать изображения плаценты

Исследователи использовали кросс-модальное контрастивное обучение, метод искусственного интеллекта для согласования и понимания взаимосвязи между различными типами данных - в данном случае визуальными (изображения) и текстовыми (отчеты о патологиях) - чтобы научить компьютерную программу анализировать изображения плацент. Они собрали большой и разнообразный набор данных о плацентарных изображениях и отчетах о патологиях за 12-летний период, изучили, как эти изображения влияют на состояние здоровья, и построили модель, которая могла бы делать прогнозы на основе новых изображений. Команда также разработала различные стратегии изменения изображения для имитации различных условий фотосъемки, чтобы можно было должным образом оценить устойчивость модели.

Результатом стала PlacentaCLIP+, надежная модель машинного обучения, которая может анализировать фотографии плаценты для выявления рисков для здоровья с высокой точностью. Она была апробирована на международном уровне для подтверждения соответствия результатов в разных группах населения.

По словам исследователей, PlacentaVision разработан таким образом, чтобы быть простым в использовании, потенциально он может работать через приложение для смартфонов или интегрироваться в программное обеспечение для ведения медицинской документации, чтобы врачи могли быстро получать ответы после родов.

Следующий шаг: удобное приложение для медицинского персонала

"Наши следующие шаги включают в себя разработку удобного мобильного приложения, которое может быть использовано медицинскими работниками - при минимальной подготовке - в клиниках или больницах с ограниченными ресурсами", - сказал Пан. "Удобное приложение позволит врачам и медсестрам фотографировать плаценту, получать немедленную обратную связь и улучшать качество обслуживания".

Исследователи планируют сделать инструмент еще более интеллектуальным, включив в него больше типов плацентарных признаков и добавив клинические данные для улучшения прогнозов, а также для содействия исследованиям в области долгосрочного здоровья. Они также протестируют инструмент в разных больницах, чтобы убедиться, что он работает в различных условиях.

"Этот инструмент может изменить методы исследования плаценты после рождения, особенно в тех частях мира, где такие исследования проводятся редко", - сказал Гернанд. "Это нововведение обещает большую доступность как в условиях ограниченных, так и в условиях высоких затрат ресурсов. При дальнейшем совершенствовании она может преобразовать уход за новорожденными и матерями, обеспечив возможность раннего индивидуального вмешательства, которое предотвратит серьезные последствия для здоровья и улучшит жизнь матерей и младенцев во всем мире".

Это исследование было поддержано Национальным институтом биомедицинской визуализации и биоинженерии при Национальном институте здравоохранения (грант R01EB030130). Команда использовала суперкомпьютерные ресурсы программы Advanced Cyberinfrastructure Coordination Ecosystem: Services & Support (ДОСТУП), финансируемой Национальным научным фондом.