L’intelligenza artificiale come strumento predittivo per supportare la definizione dell’alimentazione nei neonati prematuri. È questo il cuore dello studio pubblicato sul Journal of Perinatology (portfolio “Nature”), realizzato dalle ricercatrici della Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori (FSGT) e del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB) del Politecnico di Milano.
Lo studio analizza la delicata transizione per via endovenosa (parenterale) a quella per via orale (enterale) nei neonati altamente pretermine, fase decisiva per crescita e sviluppo, ancora priva di approcci standardizzati e associata a possibili rischi legati a un apporto nutrizionale inadeguato.
Analizzando oltre mille cartelle cliniche elettroniche di neonati grandi prematuri seguiti in un unico centro, il team ha sviluppato modelli predittivi in grado di individuare i fattori chiave associati al rischio di rallentamento della crescita extrauterina EUGR (Extrauterine Growth Restriction). I risultati evidenziano come un adeguato apporto di proteine e lipidi nei primi giorni di vita, insieme al tasso di crescita nella prima settimana, rappresentino elementi determinanti. Inoltre, la suddivisione dei pazienti in diversi profili di prematurità ha mostrato fabbisogni nutrizionali differenti, aprendo la strada a strategie sempre più personalizzate.
L’intelligenza artificiale permette di integrare grandi volumi di dati clinici eterogenei e di trasformarli in strumenti utili per la ricerca e, progressivamente, per supportare le decisioni cliniche. Il valore nasce dall’incontro tra competenze: da un lato la solidità metodologica e la capacità di leggere la complessità dei dati, dall’altro la conoscenza clinica che dà senso ai numeri e orienta le domande giuste. È così che i modelli diventano non solo accurati, ma anche interpretabili e potenzialmente trasferibili nella pratica.Simona Ferrante, Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria
Per FSGT hanno partecipato le neonatologhe Maria Luisa Ventura, Valentina Bozzetti, Valeria Cavalleri, Lucia Iozzi con le ingegnere Emanuela Zannin e Paola Coglianese. Per il Politecnico di Milano hanno contribuito la prof.ssa Simona Ferrante con le ingegnere Linda Greta Dui e Silvia Riccò.
