NewbornTime

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Salvando la vida de los recién nacidos en situación de riesgo

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Salvando la vida de los recién nacidos en situación de riesgo

El proyecto NewbornTime de la Universidad de Stavanger utiliza la tecnología térmica y la inteligencia artificial de MOBOTIX

La Universidad de Stavanger (UiS) es una universidad internacional con 12.500 estudiantes y 2.200 empleados. La UiS está organizada en seis facultades académicas y varios centros nacionales de investigación y competencia. La educación y la investigación se llevan a cabo en la Facultad de Ciencias de la Salud. Uno de los proyectos de investigación es el proyecto NewbornTime, que se ocupa de la mortalidad infantil. Si un bebé recibe muy poco oxígeno durante el parto y después de este, puede sufrir asfixia y morir. Un recién nacido que necesita ayuda para respirar debe ser reanimado lo antes posible. En Noruega, aproximadamente el 10% de los bebés nacidos a término necesitan estimulación y alrededor del 3% necesitan ventilación con bolsa y mascarilla.

Reto

Los socios del proyecto —la Universidad de Stavanger (UiS), el Hospital Universitario de Stavanger (SUS), Laerdal Medical y bitUnitor— están trabajando para reconocer de forma automática e instantánea a los recién nacidos nada más nacer. Lo que comenzó con un dispositivo térmico portátil se ha convertido en el concepto NewBornTime. En el proyecto de investigación se crea una línea temporal que describe los acontecimientos y actividades que tienen lugar durante un parto. La temperatura corporal exacta del bebé no es importante. Se trata de determinar la hora exacta del nacimiento, que se determinará de forma automática y privada, sin colocar sensores en la madre ni en el bebé. La determinación manual de los periodos es demasiado imprecisa. Una cámara de vídeo es un sensor adecuado para esta tarea.

Solución

La hora exacta del nacimiento, con precisión de segundos, se determina automáticamente con la ayuda de los vídeos térmicos de MOBOTIX de la sala de partos. Se han desarrollado modelos de IA basados en redes neuronales profundas para reconocer los partos mediante vídeos térmicos y las actividades de reanimación a partir de vídeos térmicos y de luz visible, convirtiéndolos en cronologías generadas por IA. A partir de las cronologías resultantes, se pueden seguir y evaluar las directrices, permitiendo aplicar medidas de reanimación con éxito.

¿Por qué MOBOTIX?

El equipo del proyecto eligió MOBOTIX porque las partes implicadas buscaban la máxima calidad europea y ya llevaban muchos años utilizando los sistemas MOBOTIX con total fiabilidad. La precisión de las lecturas de temperatura de los sensores también fue impresionante. Por último, pero no por ello menos importante, las cámaras IoT de MOBOTIX podían integrarse en el software de gestión de vídeo (VMS), personalizarse fácilmente, enviar datos a diferentes ubicaciones de almacenamiento de archivos y enviar alarmas. No había ningún sistema comparable de la misma clase que pudiera cumplir esta tarea con tanta precisión.

 

CHALLENGE

In the research project, a timeline is created that describes events and activities during a birth. The exact body temperature of the baby is not important. It is about the exact time of birth, which is to be determined automatically and in privacy, without attaching sensors to the mother or the baby. Manual determination of the periods is too imprecise. A video camera is a suitable sensor for this task.

SOLUTION

The exact time of birth to the second is determined automatically with the help of MOBOTIX thermal videos from the delivery room. Deep convolutional neural networks (CNNs) recognize the newborn, movements and resuscitation activities on thermal videos and convert them into AI models. Based on the resulting timelines, guidelines can be followed and evaluated, thus enabling successful resuscitation measures.

WHY MOBOTIX?

The project team chose MOBOTIX because the parties involved were looking for top quality from Europe and had already been using MOBOTIX systems reliably for many years. The accuracy of the temperature readings from the sensors was also impressive.

 

CONCLUSION

The research findings offer a clear roadmap for specific actions and plans that can make a tangible difference in the lives of newborns. Implementing these insights will foster a more secure and healthier environment for newborns, ultimately leading to a brighter future for the next generation.

 

GDPR-compliant

Thermal cameras offer two advantages: they are GDPR-compliant and protect privacy as they do not show real images. They also reliably recognize the newborn, as the baby is warmer than the skin of the other people in the room at birth. One MOBOTIX Thermal camera is used in each delivery room, mounted on the ceiling above the head of the bed. The research team uses the thermal images to generate data to train AI models. It is important to know when resuscitation measures take place concerning the time of birth and what happens during resuscitation.

Informamos al personal y a los padres sobre el funcionamiento del sistema y les explicamos que los sistemas térmicos de MOBOTIX cumplen con el RGPD. Con su firma, los padres dieron su permiso para utilizar los datos de los sensores térmicos de MOBOTIX para el estudio. Cuando una mayoría significativa (más del 80 %) de las madres encuestadas expresó su entusiasmo por participar el estudio, supimos de inmediato que se trataba de algo especial. ¡Estamos orgullosos de recorrer este camino juntos!

James Nathan Miller, Director General de Bravida

Más información sobre el proyecto NewbornTime

Descargue el caso práctico completo para obtener información detallada sobre esta innovadora solución sanitaria y descubrir cómo la monitorización con cámaras basadas en IA puede ayudar a mejorar la reanimación neonatal y prevenir la asfixia neonatal en su hospital.

Case Study NewbornTime (PDF, 1.82 MB)
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