Optimizacija sadržaja makronutrijenata u mleku za prevremeno rođene bebe pomoću mašinskog učenja

Tim istraživača sa Tehničkog univerziteta u Torontu, predvođen profesorom Timotijem Chanom (MIE), koristi mašinsko učenje za optimizaciju sadržaja makronutrijenata u mleku za prevremeno rođene bebe dobijenom od donora.

Istraživači su predstavili svoj model optimizacije zasnovan na podacima u novom članku objavljenom u časopisu Manufacturing and Systems Operations Management. Sarađivali su sa Human Milk Bankom bolnice Mount Sinai Rogers Hixon u Ontariju, koji pruža donirano mleko za prevremeno rođene i bolesne bebe koje se hospitalizuju širom provincije, kao i sa profesorkom Debi O’Konor iz Temerti medicine i Nutritivnih nauka.

„Dobijanje donorskog mleka je od vitalnog značaja za mnoge hospitalizovane bebe koje iz raznih razloga nemaju dovoljno majčinog mleka. Posebno je korisno za prevremeno rođene bebe jer ih štiti od nekrotizirajućeg enterokolitisa, bolesti opasne po život“, kaže dr Šaron Anger (Temerti medicina, Nutritivne nauke), neonatolog i medicinski direktor Human Milk Banka Rogers Hixon Ontario.

„Novi program koji je razvila dr Chan pomaže da se obezbedi da svaka serija donorskog mleka odgovara proteinima i kalorijama potrebnim za prevremeno rođene bebe.“

Trenutno mnoge banci mleka, uključujući i Mount Sinai, se oslanjaju na individualno donošenje odluka pri mešanju doniranih mleka. To predstavlja veliki izazov u proizvodnji doslednog proizvoda od donorskog mleka koji sadrži dovoljno makronutrijenata za prevremeno rođene i bolesne bebe u neonatalnim jedinicama intenzivne nege.

„Uzima puno vremena kreiranje ovih recepata bez definisane metode“, kaže Chan.

„Dok postoje studije koje pokazuju da je mleko donora koji su u ranoj postpartalnoj fazi obično bogatije proteinima, naš pristup obezbeđuje dobru procenu stvarnog sadržaja makronutrijenata koja omogućava zaposlenima u Banci mleka da donesu bolje odluke o mešanju donacija.“


Imeovani uređaji poznati kao analizatori humanog mleka mogu se koristiti za merenje tačnog sadržaja makronutrijenata u svakom uzorku mleka u banci mleka. Međutim, ovi uređaji su skupi i zahtevaju opsežnu regulatornu odobrenost za upotrebu, tako da samo polovina svih banaka mleka u Severnoj Americi koristi jedan. Pored toga, analiza svake donacije je skupa aktivnost koja zahteva radnu snagu i resurse.

„Nash model zasnovan na podacima zaobilazi potrebu za uređajem za analizu donorskog mleka koristeći model veštačke inteligencije za predviđanje sadržaja makronutrijenata u svakoj donaciji,“ kaže Rejčel Vong (MIE MASc 2T2), vodeći istraživač studije.

„Osim toga, upotrebom modela optimizacije za odabir donacija koje će se mešati zajedno, možemo povećati doslednost sadržaja makronutrijenata u proizvodu od donorskog mleka.“

Više faza studije obuhvatalo je jednogodišnje testiranje implementacije u mlečnoj banci Rogers Hixon koje je imalo za cilj da utvrdi da li modeli zasnovani na veštačkoj inteligenciji mogu pomoći u popunjavanju praznina.

U prvoj fazi, istraživači su prikupili neophodne podatke za kreiranje modela mašinskog učenja koji predviđa sadržaj makronutrijenata u mešanim receptima, a zatim su kreirali model optimizacije za kreiranje recepata na osnovu zahteva za makronutrijentima, to jest, neophodnih nivoa proteina i masti.

Zatim je tim kreirao simulacijski model da testira metod pre nego što su prešli na eksperiment u banci mleka, koji je trajao 16 meseci od 2021. do 2022. godine.

„S obzirom na to da je naše istraživanje sprovedeno tokom redovnih radnih sati u banci mleka, a ne u kontrolisanom okruženju, morali smo se prilagoditi nekoliko neočekivanih izazova“, kaže Vong.

„Tokom pandemije COVID-19, obim donacija je fluktuirao na osnovu ograničenja u provinciji – tokom perioda zaključavanja došlo je do nezapamćenog porasta broja i obima donacija.

„Takođe smo morali prilagoditi veštačku inteligenciju koja je već bila predložena kako bismo se pridržavali operativnih protokola banci mleka.“

Poslednja faza studije započela je posmatranjem rada banke mleka tokom šest meseci i merenjem nivoa masti, proteina i bakterija u mešanim receptima.

Narednih šest meseci, banka mleka koristila je optimizovani okvir zasnovan na podacima za kreiranje mešanih recepata mleka. Na kraju godine, istraživači su uporedili optimizovane recepte s prethodnim receptima kako bi ocenili koji recepti zadovoljavaju ciljeve za makronutrijente.

„Otkrili smo da je naših mešanih recepata ispunjavalo zahteve za proteinima i mastima čak 75% češće, ne ugrožavajući druge faktore kao što je povećanje broja bakterija“, kaže Chan. „A bilo nam je potrebno 60% manje vremena za izradu recepata.“

Optimizovani recepti tima takođe imaju dodatnu korist za prevremeno rođene i bolesne bebe, koje imaju nerazvijen sistem za varenje, pa je posebno važno osigurati da mleko koje konzumiraju nije previše bogato proteinima ili mastima.

Tim profesora Chana trenutno radi na proširenju istraživanja kako bi merio i druge hranljive materije u donorskom mleku da vidi da li njihovi modeli mogu da ih optimizuju. Istraživanje je osvojilo nagradu Pierskalla za najbolji naučni rad INFORMS-a 2023. godine i nagradu za izvanrednost u kvalitetu i bezbednosti od Sinaj zdravlja.

„Naš krajnji cilj je da pokažemo da je naš alat primenjiv u drugim bankama mleka“, kaže Chan. „Želimo da dizajniramo sistem koji se može integrisati u sisteme bolnice i optimizovati recepte na održiv način za osoblje banke mleka.“

Vong kaže da je cela ekipa zahvalna svima koji su omogućili ovaj projekat.

„To ne bismo mogli da uradimo bez svih majki koje doniraju mleko banci i osoblja koje izuzetno naporno radi na pružanju donorskog mleka bebama širom Ontarija i šire“, kaže ona. „Nadam se da će ovo istraživanje pružiti okvir koji će pomoći bankama mleka širom Severne Amerike da povećaju doslednost sadržaja makronutrijenata u svom donatorskom mleku. Krajnji cilj bi bio videti pozitivan uticaj na rast i razvoj kod beba koje konzumiraju to donirano mleko“.

—

Često postavljena pitanja:

Šta je banka mleka?

Banka mleka je institucija koja prikuplja, čisti, testira i skladišti donirano majčino mleko kako bi ga pružila bebama koje ne mogu dobiti majčino mleko.

Šta je nekrozirajući enterokolitis?

Nekrozirajući enterokolitis je životno ugrožavajuća crevna bolest koja može pogoditi prevremeno rođene bebe. Donorsko mleko može da pomogne u zaštiti ovih beba od ove bolesti.

Koje su prednosti korišćenja veštačke inteligencije za optimizaciju sadržaja makronutrijenata u donorksom mleku?

Korišćenje veštačke inteligencije omogućava precizno predviđanje sadržaja makronutrijenata u donorksom mleku, čime se povećava doslednost proizvoda i smanjuje vreme potrebno za izradu recepata. Takođe omogućava optimizaciju sadržaja makronutrijenata da bi se osiguralo da mleko ne bude previše bogato proteinima ili mastima, što je posebno važno za prevremeno rođene i bolesne bebe sa nerazvijenim sistemima za varenje.

Kako se merni uređaji za donorko mleko koriste za merenje sadržaja makronutrijenata?

Merni uređaji za donorko mleko, poznati kao analizatori humanog mleka, koriste se za tačno merenje sadržaja makronutrijen