Elektroencefalografi av nyfödda kan tolkas med hjälp av artificiell intelligens

På BABA-centret (BAby Brain Activity center) som finns inom Nya barnsjukhuset vid HUS och Helsingfors universitet påvisades det att tolkningen av elektroencefalogram, dvs. EEG, av nyfödda kan automatiseras så att artificiell intelligens först analyserar data och visar resultatet grafiskt direkt i patientens monitor.

Forskningsartikeln har nyligen publicerats i den ansedda vetenskapliga tidskriften Lancet Digital Health och utgör en del av Saeed Montazeris avhandling som utvecklar lösningar som utnyttjar artificiell intelligens.

“Detta är ett stort kliv i utvecklingen. Ett nyfött barns EEG kan tolkas från en monitor, och det kräver inte konstant närvaro av en insatt läkare", säger handledaren för avhandlingen, professor Sampsa Vanhatalo, specialistläkare i klinisk neurofysiologi vid HUS.

Genom EEG-undersökningen mäts den elektriska aktiviteten i hjärnan med hjälp av elektroder som placerats på huvudet. Med hjälp av EEG kan man till exempel reda ut hur ett nyfött barns hjärna återhämtar sig från syrebrist eller om barnet har epileptiska anfall. EEG-monitorering är viktig då vårdbeslut fattas och prognoser görs om barnets utveckling.

I Finland finns det varje år hundratals nyfödda barn på intensivvårdsavdelningarna som behöver EEG-monitorering. De kan ha behov av monitorering i allt från dygn till veckor.

Även om EEG-monitorering av nyfödda barn har gjorts redan i årtionden finns det fortfarande stora utmaningar med användningen av den. Den behandlande läkaren ska ständigt vara medveten om den lilla patientens tillstånd, men läkare som är insatta i just EEG-tolkning är inte tillgängliga för kontinuerlig uppföljning någonstans i världen. Därför används grafiska hjälpmedel för att tolka EEG-monitorering, men noggrannheten har inte varit tillräcklig.

Noggrannare, snabbare och mer objektiv tolkning av EEG än tidigare

I en undersökningutförd vid BABA-centret användes EEG-mätningar av nyfödda, vars kvalitet på hjärnverksamheten klassificerades av en grupp av EEG-läkare från flera länder, för inlärning av AI-algoritmer. Därefter lärdes AI-algoritmen, som baserar sig på djupinlärning, att beskriva barnets EEG-aktivitet på skalan 0–100. Slutligen visualiserades resultatet för att visas i det nyfödda barnets monitor på intensivvårdsavdelningen.

Hjärnfunktionsmätaren som utvecklades inom undersökningen kallas Brain State of the Newborn, BSN. Den kan noggrant följa barnets återhämtning till exempel från syrebrist under födseln samt identifiera sömn-vakenhetsrytmer under vården på intensivvårdsavdelningen.

"Det nya EEG-tolkningssättet som utförs med dator kommer att förenhetliga mätnings- och vårdpraxis, precisera diagnostiken och prognosen samt främja utvecklingen av nya behandlingar. Dessutom blir det möjligt med EEG-övervakning av spädbarn på intensivvårdsavdelningar även om det inte ständigt finns läkare som är insatta i tolkningen”, säger Vanhatalo.

Den nya analys- och visualiseringsmetoden för EEG kan inte ännu tas i klinisk rutinmässig användning, eftersom alla ändringar i utrustning och verksamheten inom hälso- och sjukvården först kräver en oberoende klinisk bedömning och därefter myndighetsgodkännande.

“För att främja detta har BSN-algoritmen gjorts fritt användbar för forskare i molntjänsten som BABA-centret upprätthåller”, säger Vanhatalo.

Undersökningen genomfördes vid Nya barnsjukhusets och Helsingfors universitets BABA-center. I undersökningen deltog även Stella Maris Institute från Italien, Uppsala universitet från Sverige och QIMR Berghofer Medical Research Institute från Australien.

Forskningsartikel
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00196-0/fulltext

Cell Reports Medicine, kommentar
https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100864

För mera information
Sampsa Vanhatalo
+358 50 307 2439
sampsa.vanhatalo@helsinki.fi

www.babacenter.fi

www.lastentautientutkimuskeskus.fi