El Instituto Indio de Tecnología de Madrás (IIT) y el Instituto de Tecnología y Ciencia de la Salud Traslacional (THSTI), Faridabad, han colaborado para desarrollar el primer modelo de inteligencia artificial (IA) específico de la India que puede determinar el riesgo que corre el feto de una mujer embarazada en el Segundo año de vida, la edad es el tercer trimestre para ser precisos.
Según un comunicado de prensa, investigadores del IIT Madras y THSTI desarrollaron la nueva tecnología como parte del programa del Grupo Interdisciplinario de Investigación Avanzada sobre Resultados del Nacimiento – Iniciativa DBT India (GARBH-Ini).
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El modelo de inteligencia artificial denominado ‘Garbhini-GA2’ es el primer modelo de estimación de GA del tercer trimestre desarrollado y validado utilizando datos de la población india, según el comunicado. El objetivo del modelo de IA es ayudar a determinar la edad gestacional (EG) precisa, que es necesaria para el cuidado adecuado de las mujeres embarazadas y para determinar una fecha precisa de parto.
El estudio fue realizado por el Dr. Himanshu Sinha, profesor asociado del Departamento de Biotecnología del IIT Madras, y el Dr. Shinjini Bhatnagar, profesor asociado de la Facultad de Ciencias Biológicas Bhupat y Jyoti Mehta del Departamento de Biotecnología del IIT Madras, y el Dr. Shinjini Bhatnagar. , profesor, THSTI, investigador principal del proyecto GARBH-Ini.
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Los investigadores desarrollaron Garbhini-GA2 utilizando un enfoque basado en algoritmos genéticos que, cuando se aplica al segundo y tercer trimestre, produce resultados más precisos que los modelos Hadlock actual y el reciente INTERGROWTH-21st, según el comunicado.
En comparación con Hadlock, el modelo Garbhini-GA2 reduce el error medio de la estimación de GA más de tres veces.
Beneficios de GA2 para mujeres embarazadas:
- Calcule con precisión la edad fetal, reduciendo los errores casi tres veces. Actualmente, la edad gestacional se determina mediante una fórmula desarrollada para las poblaciones occidentales. Esto puede ser erróneo cuando se aplica más adelante en el embarazo debido a las diferencias en el crecimiento fetal entre la población india.
- Mejorar la atención brindada por obstetras y neonatólogos para reducir la mortalidad materna e infantil en la India.
El Dr. Rajesh Gokhale, Secretario del Departamento de Biotecnología (DBT) del Gobierno de la India, acogió con satisfacción el estudio y dijo que GARBH-Ini es un proyecto emblemático de DBT. Destacó que el desarrollo de modelos de estimación de la edad gestacional específicos de la población es un logro loable y agregó que los modelos se están validando en todo el país.
El Dr. Himanshu Sinha, quien también es coordinador del Centro de Biología Integrativa y Medicina de Sistemas del IIT Madras, dirigió los esfuerzos de ciencia de datos para el estudio. Dijo: “IIT Madras ha estado trabajando para abordar problemas de atención médica a nivel local y de base para mejorar la salud pública en la India.
«Estamos trabajando con nuestro socio clínico THSTI para aprovechar la ciencia de datos avanzada y las técnicas de inteligencia artificial/aprendizaje automático para crear herramientas que predigan resultados adversos en el parto. El primer paso para lograr este objetivo es desarrollar un modelo de algoritmo genético preciso que tenga un rendimiento significativo. mejores que los modelos actuales diseñados con datos occidentales”, añadió el Dr. Sinha.
El Dr. Shinjini Bhatnagar señaló que mejorar la precisión de la GA es un componente clave del objetivo más amplio del estudio GARBH-Ini de reducir los resultados adversos del embarazo. «No basta con aplicar herramientas sofisticadas de ciencia de datos. La clave para garantizar que estos avances tecnológicos tengan beneficios tangibles en el ámbito clínico es una asociación de extremo a extremo entre médicos y científicos de datos».
«Esta colaboración garantiza que se desarrollen soluciones que no sólo sean técnicamente sólidas, sino también clínicamente relevantes y perfectamente integradas en los flujos de trabajo de atención sanitaria. Este estudio es un ejemplo de este enfoque», añadió el Dr. Bhatnagar.
Después de la validación en una cohorte prospectiva de toda la India, el modelo Garbhini-GA2 se puede implementar en clínicas de todo el país.
Según el comunicado, el estudio se realizó en colaboración con el Hospital Civil de Gurgaon, Gurgaon, el Hospital Safdarjung, Nueva Delhi, el Christian Medical College, Vellore y el Instituto de Ciencias Médicas, Pondicherry. El estudio de construcción del modelo GA fue financiado por el Programa de Grandes Desafíos de la India del Consejo de Asistencia a la Investigación de la Industria Biotecnológica, DBT, Gobierno de la India.
El Centro Robert Bosch de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (RBCDSAI) del IIT Madras y el Centro de Biología Integrativa y Medicina de Sistemas (IBSE) del IIT Madras recibieron financiación adicional, según el comunicado.
