La technique d'IA mesure le développement du cerveau des prématurés

Des chercheurs finlandais ont développé un nouveau logiciel basé sur l'apprentissage automatique, qui peut analyser indépendamment les signaux EEG (électroencéphalogramme) d'un bébé prématuré pour estimer la maturité fonctionnelle du cerveau.

Cette technique est le premier système d'évaluation de la maturité cérébrale basé sur l'EEG au monde et est plus précise que les autres méthodes actuellement utilisées pour mesurer le développement cérébral du nourrisson.

«Cette méthode nous donne une première occasion de suivre le développement le plus crucial d'un prématuré, la maturation fonctionnelle du cerveau, à la fois pendant et après les soins intensifs», explique le professeur Sampsa Vanhatalo de l'Université d'Helsinki, qui a dirigé la recherche. .

Environ un nouveau-né sur dix naît prématurément, et environ la moitié de tous les nourrissons en soins intensifs néonatals y sont en raison d'une naissance prématurée. La fin de la grossesse est une période de développement cérébral très rapide pour le fœtus, et l’activité électrique du cerveau change presque chaque semaine. Le cerveau doit fonctionner correctement pour se développer correctement.

La naissance prématurée peut entraver considérablement le développement du cerveau. Les chercheurs ont découvert déjà dans les années 1980 que les problèmes de santé précoces chez les prématurés étaient souvent liés à un développement cérébral plus lent au cours des premiers mois.

Afin de fournir les meilleurs soins possibles et de développer de nouvelles formes de traitement, il est important de savoir comment les fonctions cérébrales des nourrissons se développent, mais aucune méthode objective et précise pour évaluer la maturité précoce du cerveau n'est disponible.

Une façon d'évaluer la maturité cérébrale consiste à placer des capteurs EEG sur le cuir chevelu. Il s'agit d'une méthode totalement non invasive, peu coûteuse et sans risque, qui a été très populaire ces dernières années pour surveiller l'activité cérébrale dans les unités de soins intensifs néonatals. Mais l'EEG seul pose certains problèmes.

«Le problème pratique de la surveillance EEG est que l'analyse des données EEG a été lente et a nécessité une expertise particulière de la part du médecin qui l'exécute. Ce problème peut être résolu de manière fiable et globale en utilisant l'analyse automatique dans le cadre du dispositif EEG », explique Vanhatalo.

Le nouveau logiciel d’analyse EEG a été initialement développé par Nathan Stevenson, un ingénieur australien, qui a travaillé dans le groupe de recherche du professeur Vanhatalo en tant que boursier Marie Curie financé par l’UE. La recherche a utilisé un ensemble complet et bien contrôlé de données de mesure EEG de nourrissons prématurés.

Le logiciel d'analyse est basé sur l'apprentissage automatique. Une grande quantité de données EEG sur les bébés prématurés a été introduite dans un ordinateur, et le logiciel a calculé des centaines de caractéristiques de calcul à partir de chaque mesure sans intervention d'un médecin. Ensuite, à l'aide d'un algorithme, ces caractéristiques ont été combinées pour générer une estimation fiable de l'âge de maturation EEG du nourrisson.

Enfin, l'âge de maturation EEG estimé par le logiciel a été comparé à l'âge réel du nourrisson. Dans plus de 80 pour cent des cas, l'âge réel du nourrisson et l'estimation générée par ordinateur tombaient à moins de deux semaines d'intervalle.

L'estimation de la maturation était si fiable et précise que chez chacun des 39 nouveau-nés prématurés de l'étude, le développement fonctionnel du cerveau pouvait être suivi lorsque les mesures étaient répétées toutes les quelques semaines.

L'étude est publiée dans la revue Rapports scientifiques.

Source: Université d'Helsinki