Leitura rápida

Iryna Inshyna via Shutterstock
Bebê prematuro em unidade de terapia intensiva neonatal
Por Redação SciAdvances
Fonte
Áreas
Compartilhar
Na Itália, um estudo realizado por pesquisadores da Fundação IRCCS San Gerardo dei Tintori e do Politécnico de Milão analisou o uso da inteligência artificial (IA) como ferramenta preditiva para auxiliar no planejamento nutricional de bebês prematuros.
No estudo observacional retrospectivo, publicado na revista científica Journal of Perinatology, os pesquisadores analisaram a fase de transição da nutrição intravenosa (parenteral) para a nutrição oral (enteral) a partir de dados de prontuários eletrônicos de 1165 bebês prematuros nascidos com menos de 33 semanas de gestação ou 1500 g.
Esta transição nutricional é fundamental para o crescimento e desenvolvimento do bebê, porém carece de abordagens padronizadas e pode levar a riscos potenciais relacionados à ingestão nutricional inadequada, como a restrição de crescimento extrauterino (RCEU), uma condição de ganho de peso e estatura limitados em recém-nascidos prematuros após o nascimento.
E foi justamente para desenvolver modelos preditivos para a restrição de crescimento extrauterino que os cientistas usaram aprendizado de máquina, uma técnica de IA, a partir do conjunto de dados retrospectivos disponíveis.
Os resultados mostraram a importância da ingestão adequada de proteínas e lipídios nos primeiros dias de vida, juntamente com a taxa de crescimento na primeira semana.
Com a divisão dos bebês em diferentes perfis de prematuridade, os cientistas puderam perceber diferentes necessidades nutricionais, abrindo caminho para estratégias cada vez mais personalizadas.



