L’intelligenza artificiale applicata alla nutrizione dei neonati prematuri può migliorare la crescita e ridurre i rischi legati a un apporto nutrizionale inadeguato. È quanto emerge da uno studio pubblicato sul Journal of Perinatology (Nature Portfolio) dalla Prof.ssa Simona Ferrante del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, insieme alle ricercatrici Linda Greta Dui e Silvia Riccò.
La ricerca è stata condotta in collaborazione con un team della Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori e analizza il ruolo dell’IA come strumento predittivo per personalizzare l’alimentazione nei neonati altamente pretermine.
Uno dei momenti più delicati nella cura dei neonati grandi prematuri è la transizione dall’alimentazione parenterale (endovenosa) a quella enterale (orale). Questa fase è determinante per la crescita e lo sviluppo, ma attualmente non esistono protocolli completamente standardizzati.
Un apporto nutrizionale non adeguato può infatti aumentare il rischio di EUGR (Extrauterine Growth Restriction), ovvero il rallentamento della crescita extrauterina, una condizione associata a possibili complicanze a breve e lungo termine.
Lo studio ha preso in esame oltre mille cartelle cliniche elettroniche di neonati altamente pretermine seguiti in un unico centro clinico. Grazie a modelli di machine learning, il team ha identificato i principali fattori associati al rischio di EUGR.
I risultati evidenziano che:
- Un adeguato apporto di proteine e lipidi nei primi giorni di vita è fondamentale
- Il tasso di crescita nella prima settimana rappresenta un indicatore chiave
- I diversi profili di prematurità presentano fabbisogni nutrizionali differenti.
L’analisi ha permesso di suddividere i pazienti in diversi profili clinici, dimostrando che i neonati prematuri non hanno bisogni nutrizionali uniformi.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in neonatologia apre quindi la strada a strategie di nutrizione personalizzata, con l’obiettivo di:
- Ridurre il rischio di rallentamento della crescita
- Ottimizzare l’apporto nutrizionale
- Migliorare gli esiti clinici a lungo termine.