Geburtskomplikationen: Neuartiges KI-Tool analysiert Plazenta bei der Geburt zur schnellen Erkennung

Ein von US-Forschern neu entwickeltes Tool, das künstliche Intelligenz (KI) nutzt, könnte helfen, Plazentas bei der Geburt schnell zu beurteilen und dadurch die Versorgung von Neugeborenen und Müttern zu verbessern.

Die Studie der Northwestern Medicine und der Penn State, beide USA, wurde in der Fachzeitschrift „Patterns“ veröffentlicht. Sie beschreibt ein Computerprogramm namens PlacentaVision, das ein einfaches Foto der Plazenta analysieren kann, um Anomalien zu erkennen, die mit Infektionen und neonataler Sepsis einhergehen.

„Wenn auf der Neugeborenen-Intensivstation ein krankes Kind behandelt wird, können sogar ein paar Minuten einen Unterschied bei der medizinischen Entscheidungsfindung ausmachen. Mit einer Diagnose auf der Grundlage dieser Fotos können wir die Antwort schon Tage früher erhalten, als wir es bei unserem normalen Verfahren tun würden“, berichtet der Studienkoautor Prof. Jeffery Goldstein von der Northwestern University Feinberg School of Medicine.

Die frühzeitige Erkennung einer Plazentainfektion durch Instrumente wie das Computerprogramm könnte es Klinikern ermöglichen, sofortige Maßnahmen zu ergreifen, wie die Verabreichung von Antibiotika an die Mutter oder das Baby und die genaue Überwachung des Neugeborenen auf Anzeichen einer Infektion, so die Wissenschaftler.

Entwicklung des Computerprogramms

Die Forscher nutzten das sogenannte modusübergreifende kontrastive Lernen, eine KI-Methode zum Abgleichen und Verstehen von Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen – in diesem Fall visuelle (Bilder) und textliche (pathologische Berichte) – um einem Computerprogramm beizubringen, wie es Bilder von Plazenten analysieren kann. Sie sammelten einen großen, vielfältigen Datensatz von Plazentabildern und pathologischen Berichten über einen Zeitraum von 12 Jahren, untersuchten, wie diese Bilder mit gesundheitlichen Ergebnissen zusammenhängen, und entwickelten ein Modell, das auf der Grundlage neuer Bilder Vorhersagen machen kann. Das Team entwickelte auch verschiedene Bildveränderungsstrategien, um unterschiedliche Aufnahmebedingungen zu simulieren, damit die Belastbarkeit des Modells richtig bewertet werden kann.

Das Ergebnis: Entwickelt wurde PlacentaCLIP+, ein robustes maschinelles Lernmodell, das Fotos von Plazenten analysieren kann, um Gesundheitsrisiken mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Es wurde länderübergreifend validiert, um die gleichbleibende Leistung in verschiedenen Bevölkerungsgruppen zu bestätigen.

Den Forschern zufolge ist das Computerprogramm so konzipiert, dass es einfach zu bedienen ist und möglicherweise über eine Smartphone-App funktioniert oder in die Krankenakten-Software integriert werden kann, damit Ärzte nach der Entbindung schnell Antworten erhalten.

Mobile App geplant

„Unsere nächsten Schritte umfassen die Entwicklung einer benutzerfreundlichen mobilen App, die von medizinischem Fachpersonal – mit minimaler Schulung – in Kliniken oder Krankenhäusern mit geringen Ressourcen verwendet werden kann“, so Yimu Pan, Hauptautor der Studie. „Die benutzerfreundliche App würde es Ärzten und Krankenschwestern ermöglichen, Plazenta zu fotografieren und sofortiges Feedback zu erhalten, um die Versorgung zu verbessern“, fügt er hinzu.

Die Forscher planen nach eigenen Angaben, das Tool noch intelligenter zu machen, indem sie weitere Arten von Plazentamerkmalen einbeziehen und klinische Daten hinzufügen, um die Vorhersagen zu verbessern und gleichzeitig einen Beitrag zur Forschung über die langfristige Gesundheit zu leisten. Außerdem werden sie das Tool in verschiedenen Krankenhäusern testen, um sicherzustellen, dass es in unterschiedlichen Umgebungen funktioniert.