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.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).