Novi AI instrument pomaže da se uoče „nevidljiva“ oštećenja mozga kod mladih sportista

Nova studija koja uključuje studente sportiste pokazuje da kompjuterski program veštačke inteligencije (AI), namenjen za procesuiranje snimaka magnetnom rezonancom (MRI), može uspešno detektovati strukturalne promene u mozgu usled ponavljanja povreda glave.

Takve promene se ranije nisu primećivale konvencionalnim medicinskim metodama snimanja kao što je kompjuterizovana tomografija (CT). Ova revolucionarna tehnologija mogla bi pomoći razvoju novih dijagnostičkih sredstava radi boljeg razumevanja suptilnih povreda mozga koje se akumuliraju tokom vremena, piše SciTech Daily.

Stručnjaci odavno znaju za potencijalne rizike od potresa mozga među mladim sportistima, naročito kod onih koji igraju izrazito kontaktne sportove kao što su fudbal, hokej i ragbi. Sve je više dokaza da se ponovljeni udarci u glavu, čak i ako se isprva učine blagim, mogu akumulirati tokom više godina i dovesti do kognitivnog oštećenja. Iako napredni MRI identifikuje mikroskopske promene u strukturi mozga usled traume glave, istraživači kažu da snimci proizvode ogromnu količinu podataka kojom je teško upravljati.

Nova studija koju sprovode naučnici sa Odeljenja radiologije Medicinske škole Grosman Njujorškog univerziteta pokazala je prvi put da novi instrument, koji koristi AI tehniku zvanu mašinsko učenje, može precizno razlikovati mozgove sportista koji su igrali kontaktne sportove poput fudbala i onih koji se bave nekontaktnim sportovima poput atletike. Rezultati su povezali ponovljene udarce u glavu sa malim strukturalnim promenama u mozgovima kontaktnih sportista kojima nije dijagnostikovan potres mozga.

„Ovi rezultati sugerišu da možda postoji rizik u odabiru jednog sporta naspram drugog“, kaže neuroradiolog Ivon Lui.

Ona dodaje da, osim uočavanja potencijalnog oštećenja, tehnika mašinskog učenja može takođe pomoći istraživačima da bolje razumeju mehanizme u osnovi povrede mozga.

Istraživači su analizirali snimke magnetnom rezonancom kod 81 sportiste, napravljene 2016-2018, od kojih nijedan nije imao dijagnostikovan potres mozga u tom periodu.

U okviru svoje analize, istraživači su smislili statističke tehnike koje su kompjuterskom programu dale sposobnost da „uči“ kako da predvidi izloženost ponovljenim udarcima u glavu koristeći matematičke modele. Ovi su bazirani na podacima unetim u njih, a program je postajao „pametniji“ dok je količina podataka za obuku rasla.

Naučnici su naučili program da identifikuje neobična svojstva u moždanom tkivu i razlikuje sportiste sa i bez ponovljenog izlaganja povredama glave. Takođe su rangirali koliko je svako svojstvo korisno za detekciju oštećenja radi otkrivanja koji od brojnih MRI pokazatelja bi najviše mogao doprineti dijagnostikovanju.

„Naši rezultati ističu moć veštačke inteligencije da nam pomogne da vidimo stvari koje ranije nismo mogli da vidimo, naročito ’nevidljive povrede’ koje se ne prikazuju na konvencionalnim snimcima magnetnom rezonancom“, rekao je glavni autor studije Đuenbo Čen, doktorand Škole za inženjering na Njujorškom univerzitetu. „Ovaj metod će možda obezbediti značajno dijagnostičko sredstvo ne samo za potres mozga, već i za detekciju oštećenja koja proističu iz blažih i češćih udaraca u glavu“.

Čen dodaje da istraživači planiraju da ispitaju upotrebu tehnike mašinskog učenja za proučavanje povreda glave kod sportistkinja.

(Telegraf Nauka/SciTech Daily)