NewbornTime

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Salvare la vita dei neonati a rischio

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Salvare la vita dei neonati a rischio

Il progetto NewbornTime dell’Università di Stavanger utilizza la tecnologia termica MOBOTIX e l’intelligenza artificiale

L’Università di Stavanger (UiS) è un’università internazionale con 12.500 studenti e 2.200 dipendenti. L’UiS è organizzata in sei facoltà accademiche e diversi centri nazionali di ricerca e competenza. L’istruzione e la ricerca sono svolte presso la Facoltà di Scienze della Salute. Uno dei progetti di ricerca è il progetto NewbornTime, che si occupa della mortalità infantile. Se un neonato riceve troppo poco ossigeno durante e dopo il parto, può andare incontro ad asfissia e morte. Un neonato che ha bisogno di aiuto per respirare deve essere rianimato il più rapidamente possibile. In Norvegia, circa il 10% dei neonati a termine ha bisogno di stimolazione e circa il 3% ha bisogno di ventilazione con maschera e pallone.

SFIDA

I partner del progetto – l’Università di Stavanger (UiS), l’Ospedale Universitario di Stavanger (SUS), Laerdal Medical e bitUnitor – stanno lavorando per riconoscere automaticamente e istantaneamente un neonato non appena nasce. Quello che è iniziato con un dispositivo termico portatile si è evoluto nel concetto NewBornTime. Nel progetto di ricerca viene creata una linea temporale che descrive gli eventi e le attività durante il parto. La temperatura corporea esatta del bambino non è importante. Si tratta dell’ora esatta del parto, che deve essere determinata automaticamente e in modo riservato, senza collegare sensori alla madre o al bambino. La determinazione manuale dei periodi è troppo imprecisa. Una videocamera è un sensore adatto a questo compito.

SOLUZIONE

L’ora esatta della nascita, con precisione al secondo, viene determinata automaticamente grazie ai video termici MOBOTIX della sala parto. Sono stati sviluppati modelli di intelligenza artificiale basati su reti neurali profonde per riconoscere gli eventi relativi alla nascita utilizzando video termici e le attività di rianimazione sia dai video termici che da quelli a luce visibile, convertendoli in timeline generate dall’intelligenza artificiale. Sulla base delle timeline risultanti, è possibile seguire e valutare le linee guida, consentendo così il successo delle misure di rianimazione.

PERCHÉ MOBOTIX?

Il team di progetto ha scelto MOBOTIX perché le parti coinvolte cercavano la massima qualità europea e utilizzavano già da molti anni i sistemi MOBOTIX con risultati affidabili. Anche la precisione delle letture della temperatura dei sensori era impressionante. Infine, ma non meno importante, le telecamere IoT MOBOTIX potevano essere integrate nel software di gestione video (VMS), facilmente personalizzate, inviare dati a diverse posizioni di archiviazione file e inviare allarmi. Non esistevano sistemi comparabili della stessa classe in grado di svolgere questo compito con tanta precisione.

 

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.

Abbiamo informato il personale e i genitori sul funzionamento del sistema e sulla conformità dei sistemi termici MOBOTIX al GDPR. Con la loro firma, i genitori hanno dato il loro consenso all’utilizzo dei dati dei sensori termici MOBOTIX per lo studio. Quando una maggioranza significativa (oltre l’80%) delle madri intervistate ha espresso entusiasmo per la partecipazione allo studio, abbiamo capito subito che si trattava di qualcosa di speciale. Siamo orgogliosi di intraprendere questo viaggio insieme!

James Nathan Miller, Amministratore delegato di Bravida

Scopri di più sul progetto NewbornTime

Scarica il caso di studio completo per ottenere informazioni dettagliate su questa soluzione sanitaria innovativa e scoprire come il monitoraggio tramite telecamere basato sull'intelligenza artificiale può aiutare a migliorare la rianimazione neonatale e prevenire l'asfissia alla nascita nel tuo ospedale.

Case Study NewbornTime (PDF, 1.82 MB)
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