Kako visok bo otrok, ko odraste?
Canva
Datum objave:
Raziskovalci z Inštituta Jožef Stefan in Fakultete za šport Univerze v Ljubljani so razvili novo metodo za napovedovanje končne višine otrok in mladostnikov. Metoda uporablja obsežne populacijske podatke, skozi desetletja zbrane v okviru programa SLOfit za šolarje (bolj znanega kot meritve za Športnovzgojni karton). Rastno krivuljo otroka s pomočjo umetne inteligence tako primerja z vrstniki, ki so mu najbolj podobni. Napovedi so zato bistveno natančnejše od tistih, ki jih dajejo obstoječe metode napovedovanja višine.
»Kako visok bo moj otrok, ko odraste?« je vprašanje, ki si ga zastavljajo številni starši. Odgovor ni preprost, saj je odvisen od številnih dejavnikov. A si je vprašanje pomembno zastaviti iz več razlogov. Prvi je zdravstven. Če otrok ne raste tako hitro kot bi moral glede na percentilne tabele, ki jih uporabljajo pediatri, je morda potrebno hormonsko zdravljenje. Po drugi strani pa višina igra pomembno vlogo pri odkrivanju športnih talentov. Otrok, ki je nadarjen za košarko, ima ob končni višini 170 cm skoraj nične možnosti, da bi postal naslednji Luka Dončić. Lahko pa postane Primož Roglič ali Timi Zajc.
Na rastni vzorec otroka sicer pogosto lahko sklepamo iz rastnih krivulj obeh staršev, vendar te običajno niso preprosto dostopne. Najpogostejši pristop, ki ga uporabljajo pediatri, so zato, že omenjene, percentilne tabele, kjer zdravnik preveri, ali otrok vsa leta ostaja v istem percentilnem razredu. Pri tem pa ne upoštevajo dejstva, da pubertetni rastni sunek pri vseh ne nastopi ob istem času. Metode, ki za oceno končne višine v odraslosti upoštevajo različne skupine podatkov, pa vključujejo dodatne meritve telesne višine, vključno z invazivnimi radiološkimi pregledi, oziroma so jih raziskovalci zasnovali zgolj na osnovi nekaj sto posameznikov.
Za razliko od naštetih, so slovenski raziskovalci nov algoritem za napovedovanje višine v odraslosti razvili na ogromnem naboru podatkov, zbranih v okviru meritev za Športnovzgojni karton. Slednje namreč vsako leto vsebujejo tudi meritve višine, teže ter več parametrov telesne zmogljivosti od otrokovega vstopa v osnovno šolo, pri starosti 6 ali 7 let, do konca srednje šole, pri starosti 18 ali 19 let. Hkrati pa zajemajo celotno generacijo slovenskih otrok od 80-ih let naprej.
Nov algoritem otrokovo rastno krivuljo pomočjo umetne inteligence tako primerja z višino najbolj podobnih oseb v naboru podatkov ter te informacije uporabi za napovedovanje prihodnje rastne krivulje in odrasle višine. Po natančnosti zato bistveno presega obstoječe modele, deloma tudi zaradi dejstva, da temelji na uporabi podatkov več kot 16 000 šolarjev. Uspešno je integriran v spletno stran SLOfit, kjer je javno dostopen, študija pa je bila objavljena v znanstveni reviji PLOS One. Raziskava je bila izvedena v okviru evropskega projekta Obzorja 2020 CrowdHEALTH.
V okviru evropskega projekta SmartCHANGE pravkar začenjamo tudi z njegovim nadaljevanjem. Projekt »AI-based long-term health risk evaluation for driving behaviour change strategies in children and youth«, z akronimom SmartCHANGE, se bo osredotočil na razvoj učinkovitejšega napovedovanja kronično nenalezljivih bolezni (npr. srčno-žilnih in presnovnih bolezni ter različnih oblik raka) pri otrocih in mladostnikih v njihovi odrasli dobi. Sprožilci slednjih so namreč prisotni že v mladosti, a s trenutnimi metodami diagnosticiranja niso nujno tudi pravočasno zaznani.
Članek: Mlakar, M., Gradišek, A., Luštrek, M., Jurak, G., Sorić, M., Leskošek, B., & Starc, G. (2023). Napovedovanje odrasle višine z uporabo metode primerjave rastnih krivulj. PloS one, 18(2), e0281960. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0281960
