Più precisa e a misura delle esigenze nutrizionali dei bambini critici, come i prematuri e i grandi prematuri, per favorirne una crescita migliore e costante. Questi obiettivi potranno essere raggiunti grazie all’Intelligenza Artificiale (IA) che potrà guidare gli esperti, neonatologi e pediatri, nella definizione del più corretto approccio nutrizionale ai piccoli nelle fasi inziali più complesse della loro vita. È quanto suggerisce uno studio, realizzato da ricercatrici italiane, della Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori di Monza e del Politecnico di Milano, pubblicato su una rivista specializzata (Journal of Perinatology). L’IA, spiegano le dottoresse, potrà essere utile soprattutto in alcuni momenti nutrizionali, fra i più critici nella cura del neonato altamente pretermine, come il passaggio dall’alimentazione per via endovenosa (parenterale) a quella per via orale (enterale), che va assolutamente “curato”: questa fase di transizione nutrizionale infatti è fondamentale per promuovere la normale crescita e sviluppo dei bimbi. Oggi questo passaggio non segue regole e approcci standardizzati, supportati da evidenze scientifiche robuste e questo può significare per il bambino ricevere un apporto di nutrienti eccessivo, insufficiente o sbilanciato rispetto ai fabbisogni, i quali in ogni caso possono determinare complicazioni e rallentare la crescita extrauterina (Extrauterine Growth Restriction, EUGR). Come dimostra questo studio, un adeguato apporto di proteine e lipidi già nei primi giorni di vita, insieme al tasso di crescita nella prima settimana, sono elementi importanti per predire l’EUGR. Inoltre occorre valutare i corretti fabbisogni e apporti nutrizionali che variano in funzione dello stato di prematurità, più o meno importante: tutti aspetti che, insieme, devono contribuire a una sempre più attenta personalizzazione delle cure, anche in ambito nutrizionale.
«Nei neonati, grandi prematuri, il rallentamento della crescita extrauterina (EUGR) può avere conseguenze che si estendono nel tempo, anche sullo sviluppo neuro-cognitivo – spiega la dottoressa Valentina Bozzetti, neonatologa al San Gerardo di Monza. – Quindi favorire una transizione nutrizionale, attenta e personalizzata, significa sostenere la qualità complessiva dello sviluppo, studiata in funzione di ciò che accade nei giorni più delicati della vita del bambino». È qui che può essere di estremo aiuto l’IA, riuscendo a gestire, valutare e elaborare la serie di dati raccolti dalle cartelle cliniche di grandi prematuri seguiti in un unico centro. «Mettere questo patrimonio di informazioni nelle mani dell’IA – chiarisce la dottoressa Maria Luisa Ventura, direttore UO Fondazione MBBM, del San Gerardo di Monza– significa poter affrontare una complessità che gli studi tradizionali non riescono a catturare con la stessa profondità». Prosegue Simona Ferrante, professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informatica e Bioingegneria del Politecnico di Milano: «L’IA 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. L’unione della solidità metodologica, della capacità di leggere la complessità dei dati e la conoscenza clinica che spiega i numeri e orienta le domande giuste fanno diventare questi modelli, non solo accurati, ma anche interpretabili e potenzialmente trasferibili nella pratica di tutti i giorni». L’intento di questi modelli è chiaro: «L’obiettivo non è sostituire il giudizio clinico – conclude l’Ingegnere Linda Greta Dui, ricercatrice presso il NearlLab, Dipartimento di Elettronica, Informatica e Bioingegneria del Politecnico di Milano – ma offrire uno strumento in più per anticipare i bisogni del singolo paziente, orientare strategie più mirate e calibrate sui diversi profili di gravità della prematurità».
Francesca Morelli
