Künstliche Intelligenz (KI) könnte künftig eine entscheidende Rolle bei der individualisierten Ernährung von Frühgeborenen spielen. Eine neu veröffentlichte Studie im Journal of Perinatology zeigt, dass KI-Modelle helfen können, den Zeitpunkt des Übergangs von der intravenösen (IV) zu oralen Ernährung präzise vorherzusagen. Das Projekt ist eine Kooperation zwischen dem IRCCS San Gerardo dei Tintori Foundation (FSGT) und der Abteilung für Elektronik, Information und Bioingenieurwesen (DEIB) des Politecnico di Milano. Frühgeborene sind besonders anfällig für Ernährungsprobleme, da ihre Verdauungssysteme noch nicht ausgereift sind. Der Übergang von der intravenösen Ernährung zur oralen Zufuhr ist ein kritischer Meilenstein, der das Wachstum, die Entwicklung und die langfristige Gesundheit beeinflusst. Bisher basiert die Entscheidung auf klinischen Beurteilungen, die subjektiv und variabel sind. Die neue KI-basierte Methode analysiert jedoch große Mengen an Daten – darunter Vitalzeichen, Gewichtsentwicklung, Laborwerte und Eingangsdaten aus der Geburt –, um individuelle Vorhersagen zu treffen. Die Forscher trainierten ein maschinelles Lernmodell an Daten von mehreren hundert Frühgeborenen, die in der Klinik behandelt wurden. Das Modell konnte den Zeitpunkt des ersten oraleren Nahrungsaufnahmes mit hoher Genauigkeit vorhersagen – signifikant besser als traditionelle klinische Kriterien. Besonders wertvoll ist dabei die Fähigkeit des KI-Systems, subtile Muster zu erkennen, die für den Menschen schwer wahrnehmbar sind. So konnten Risikofaktoren wie eine verzögerte Darmreifung oder eine erhöhte Infektanfälligkeit frühzeitig identifiziert werden. Die Studie demonstriert, dass KI nicht nur als unterstützende Technologie, sondern als aktiver Teil des klinischen Entscheidungsprozesses dienen kann. Durch personalisierte Ernährungspläne, die auf präzisen Vorhersagen basieren, könnten Frühgeborene schneller auf die normale Ernährung umgestellt werden, was das Risiko von Komplikationen wie Nahrungsmangel oder Darmentzündungen senkt. Zudem könnte die Dauer des Krankenhausaufenthalts verkürzt und die Belastung für Eltern sowie das Gesundheitssystem reduziert werden. Die Forscher betonen, dass die KI-Modelle nicht die Ärzte ersetzen, sondern deren Arbeit ergänzen sollen. Sie arbeiten an einer benutzerfreundlichen Schnittstelle, die Ärzte und Pflegekräfte in Echtzeit mit Empfehlungen versorgt. In Zukunft sollen die Modelle auch auf andere klinische Entscheidungen wie die Dosierung von Medikamenten oder die Vorhersage von Komplikationen ausgeweitet werden. Industrielle Experten begrüßen die Entwicklung als Meilenstein in der präzisen Medizin für Neugeborene. „Dies ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI in der pädiatrischen Intensivmedizin praktisch anwendbar ist“, sagt Dr. Elena Rossi, Neonatologin am FSGT. „Die Fähigkeit, individuelle Entwicklungsverläufe zu prognostizieren, könnte die Behandlung von Frühgeborenen revolutionieren.“ Das Politecnico di Milano ist führend in der Entwicklung von KI-Anwendungen für die Gesundheitsversorgung, während das IRCCS San Gerardo de Tintori eine der wichtigsten Kliniken für Neugeborenen in Italien ist. Die Kooperation zeigt, wie interdisziplinäre Forschung konkrete klinische Verbesserungen bringen kann.