Viena. – Investigadores han desarrollado una innovadora técnica utilizando redes neuronales de inteligencia artificial (IA) para detectar displasia broncopulmonar (DBP) en bebés prematuros, analizando sus patrones de respiración mientras duermen. Este avance fue presentado por Edgar Delgado-Eckert, profesor adjunto en la Universidad de Basilea, durante el Congreso de la Sociedad Respiratoria Europea (ERS).
La DBP es una afección respiratoria que afecta a recién nacidos prematuros que requieren asistencia respiratoria. Identificarla es complicado debido a las limitaciones en las pruebas de función pulmonar para bebés. El nuevo enfoque usa una mascarilla con sensor para medir el flujo y el volumen de aire en la respiración del bebé mientras duerme, generando grandes cantidades de datos.
El estudio, realizado con 329 bebés, entrenó un modelo de red neuronal artificial tipo LSTM para clasificar estos datos de respiración. El modelo demostró una precisión del 96 por ciento en la identificación de la DBP en un conjunto de datos de prueba.
Delgado-Eckert destacó que esta técnica ofrece una forma menos invasiva y más accesible para detectar DBP desde el primer mes de vida, mejorando la rapidez en el acceso al tratamiento y el pronóstico a largo plazo para los bebés afectados. El equipo ahora planea investigar el uso del modelo para evaluar la función pulmonar en recién nacidos y predecir otras condiciones respiratorias.
