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La solution nouvelle a pu produire des états diagnostiques placentaires précis et robotisés

Les placentas peuvent fournir des données critiques au sujet de la santé de la mère et du bébé, mais seulement 20 pour cent de placentas sont évalués par des examens de pathologie après la distribution aux États-Unis. Le coût, le temps et les compétences exigés pour les analyser sont prohibitifs.

Maintenant, une équipe de recherche a développé une solution nouvelle qui pourrait produire des états diagnostiques placentaires précis, robotisés et proche-immédiats par l'analyse d'image photographique automatisée. Leur recherche a pu permettre à tous les placentas d'être examinée, réduire le nombre de placentas normaux envoyés pour la pleine inspection pathologique et produire moins de circuit de moyen-intensif à l'analyse pour la recherche -- ce qui peut franchement bénéficier des résultats de santé pour des mères et des bébés.

Le placenta pilote tout pour faire avec la grossesse pour la maman et le bébé, mais nous sommes des caractéristiques placentaires manquantes sur 95 pour cent de naissances mondial. Produire un procédé plus efficace qui exige moins moyens permettra à nous de recueillir des caractéristiques plus complètes pour examiner comment des placentas sont liés aux résultats maternels et foetaux de santé, et à lui nous aidera à examiner des placentas sans matériel spécial et en quelques minutes plutôt que des jours. »

Alison Gernand, professeur adjoint des sciences nutritionnelles dans l'université de l'État de Penn de la santé et du développement humain

L'étude de l'équipe a été présentée à la fédération internationale de se réunir d'associations de placenta retenu à Buenos Aires, Argentine, en septembre et à la Conférence Internationale sur calculer d'image médicale et intervention assistée par ordinateur retenus dans Shenzen, Chine, en octobre.

La technologie de brevet en instance emploie l'artificial intelligence d'analyser une image de chaque côté du placenta après que la distribution et puis produit un état avec les données critiques qui pourraient influencer les soins cliniques de la mère et de l'enfant, comme si le foetus obtenait assez d'oxygène dans l'utérus ou s'il y a un risque d'infection ou une purge.

Actuel, il n'y a aucune norme probante pour déterminer quand un placenta devrait être examiné, et pays à faibles revenus et endroits où les naissances à la maison sont souvent des moyens plus répandus de manque pour réaliser même une analyse placentaire de ligne zéro. Cet outil digital pourrait offrir une solution, car une personne aurait besoin seulement d'un smartphone ou d'une tablette avec le logiciel approprié.

« Même dans très des endroits d'inférieur-moyen, quelqu'un a type un smartphone, » Gernand expliqué. « Notre objectif est pour un professionnel médical ou la naissance qualifiée accompagnant prennent une photo qui, après analyse par logiciel qualifié, pourrait fournir les informations immédiates qui facilitent les soins de la mère et du bébé. »

Par exemple, un cordon ombilical avec une remarque ou se déformer excessif de mise en place anormale peut être un facteur prédictif de rappe néonatale. L'inspection après qu'une mort foetale pourrait fournir à une famille des informations sur si les futures morts foetales peuvent se reproduire et des professionnels médicaux d'aide les informent sur des interventions possibles.

Pour produire le système, les chercheurs ont analysé 13.000 images de haute qualité des placentas et leurs états correspondants de pathologie d'hôpital commémoratif du nord-ouest. Puis, les chercheurs ont marqué un ensemble de formation d'images avec des points d'informations critiques à comprendre le placenta, tel que des superficies de l'imperfection et de la remarque de mise en place de cordon ombilical.

Les images ont été employées pour former des réseaux neuronaux utilisant la CPU et les serveurs de GPU qui pourraient automatiquement analyser des images placentaires neuves pour trouver des caractéristiques ont lié aux anomalies et aux risques pour la santé de potentiel. Leur système a produit des prévisions sur des images non étiquetées efficacement, et les comparaisons avec les états originels de pathologie ont expliqué le potentiel de grande précision et clinique du système.

Les « analyses de passé ont type examiné des caractéristiques indépendamment et utilisé un numéro limité des images, » a dit James Wang, professeur dans l'université de l'État de Penn des sciences de l'information et de la technologie. « Notre outil influence l'artificial intelligence et un grand et complet ensemble de données de prendre des décisions multiples en même temps en traitant les différentes parties du placenta comme élogieuses. À notre connaissance, c'est le premier système pour l'analyse placentaire complète et robotisée. »

Supplémentaire, cet outil a pu avancer la recherche de grossesse et être utile pour des soins à long terme en fournissant cliniquement des informations signicatives aux patients et aux praticiens.

Ledit Wang, « nous ne voulons pas remonter des pathologistes, mais plutôt nous voulons fournir à des médecins plus de juste de l'information à la naissance ainsi ils peuvent prendre une décision efficace et au courant au sujet de la façon s'occuper de la mère et de l'enfant. »

« Nous travaillons pour transformer les caractéristiques placentaires accessibles en la traduisant en quelque chose qui est clinicien et amicale que patient, » Gernand a conclu. « Nous savons que le développement et le fonctionnement placentaires est indispensable à la santé de la grossesse, mais nous connaissons seulement une fraction de combien il peut nous indiquer au sujet de la santé de la maman et du bébé. Cette recherche est une première étape critique en établissant de grandes caractéristiques pour comprendre mieux ce que nous pouvons apprendre du placenta. »

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