AI voorspelt cognitieve ontwikkeling premature baby’s

Kan met behulp van AI de ontwikkeling van extreem premature baby's al vroeg in hun leven worden voorspeld? Afgaande op de resultaten van een retrospectieve studie door Xiaowan Wang e.a. (UMC Utrecht), gepubliceerd in The Lancet Digital Health, zou dat inderdaad mogelijk moeten zijn.

Hun AI-model voorspelt – tot op zekere hoogte – welke baby's tijdens hun ontwikkeling te maken kunnen krijgen met een verstandelijke beperking.

Voor dit onderzoek maakten Wang e.a. gebruik van een homogeen retrospectief cohort van 369 extreem premature baby’s, van wie eeg-gegevens routinematig in de eerste drie dagen na de geboorte waren verzameld. De baby’s werden gevolgd over een periode van tien jaar.

Het machinelearningmodel werd ‘gevoed’ met een uitgebreide set van kwalitatieve en kwantitatieve eeg-kenmerken alsmede met de uiteindelijke toestand van de kinderen, en ging toen aan de slag met het leggen van verbanden door regressieanalyses te maken. Het AI-model bleek aldus in staat om onderscheid te maken tussen kinderen met een laag IQ en kinderen met optimale resultaten op vroege schoolleeftijd, en dat met een nauwkeurigheid van ongeveer 80 procent.

Twee onafhankelijke commentatoren, de neurowetenschappers Rebeccah Slater en Kartik Iyer, menen dat de studie van Wang e.a. een belangrijke stap is op weg naar de juiste voorspelling van neurologische ontwikkelingsresultaten met AI. Maar er is volgens hen nog wel een aanzienlijke hoeveelheid werk te verzetten voordat het tot klinische toepassing komt. Waarbij ze, op termijn, de validering voor zich zien van een ‘functionele hersengroeicurve die vroege indices van hersenrijpheid zou kunnen koppelen aan complicaties op langere termijn’.

De Utrechtse onderzoekers hebben inmiddels aangekondigd meer soorten medische gegevens op te nemen in hun AI-model, zoals MRI-scans van de hersenen, gegevens over zuurstofgehalte in het bloed en mogelijk zelfs bewegingspatronen van baby's, om zo de voorspellingen van het model te verfijnen.