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Künstliche Intelligenz hilft Frühgeborenen für eine schnellere Genesung

Ungarn Heute 2024.06.13.

Eine vom HUN-REN SZTAKI (Institut für Computer- und Automatisierungsforschung) entwickelte Produktlinie überwacht die Vitalfunktionen von Frühgeborenen mithilfe künstlicher Intelligenz. Die daraus resultierenden Daten können dazu beitragen, dass Säuglinge dann behandelt und unterstützt werden, wenn ihr Biorhythmus dies am besten zulässt. Die Forscher wollen auch ein KI-gestütztes System entwickeln, das anhand von Gesichtsausdruck, Rücken- und Armspannung den Schmerzgrad eines Säuglings bestimmen kann, schreibt das Ungarische Forschungsnetzwerk HUN REN.

Die Überwachung der Atmung, des Pulses, der Anzahl der Wach- und Schlafstunden von Frühgeborenen sind wichtige Daten, die in Neugeborenenstationen dringend benötigt werden. Bis vor kurzem wurden diese Parameter entweder über eine Reihe von Schläuchen erfasst oder es oblag den Krankenschwestern und Ärzten, das Baby direkt zu beobachten und seinen Zustand zu bestimmen. Künstliche Intelligenz, maschinelles Sehen, Bildverarbeitungstechnologie und kamerabasierte Überwachung haben nun ein Stadium erreicht, in dem Sensoren in direktem Kontakt mit der Haut des Babys nicht mehr unbedingt erforderlich sind, um die Vitalparameter zu beurteilen, so das Forschungsnetzwerk auf seiner Website.

Péter Földesy, wissenschaftlicher Berater im Forschungslabor für optische Computererfassung und -verarbeitung bei HUN-REN SZTAKI, arbeitet mit seinen Kollegen an der Entwicklung einer Produktlinie, die die tägliche Aktivität von Frühgeborenen mit Hilfe künstlicher Intelligenz überwacht. Die Entwicklung wird auch durch einen HUN-REN Proof of Concept-Zuschuss für Innovation unterstützt, mit dem Endziel, eine marktfähige Produktlinie zu schaffen.

„In Zusammenarbeit mit der Abteilung für Neonatologie der Semmelweis Universität und mit der fachlichen Unterstützung von Professor Miklós Szabó begannen wir zunächst mit der Entwicklung einer KI-gestützten, kamerabasierten Überwachung der Vitalparameter von Säuglingen in offenen Inkubatoren. Obwohl es uns gelungen war, die Atmung und die Herzfrequenz zu überwachen, wurde uns bald klar, dass es nicht einfach war, die Funktionen des Pulsoximeters durch ein kompliziertes Kamerasystem zu ersetzen. Außerdem hatten sich die großen Medizintechnikfirmen diese Entwicklung bereits durch einen frühen Einstieg gesichert“, erinnert sich der Forscher an die Anfangszeit.

Foto: hun-ren.hu

Nach dieser Erfahrung wandte man sich stattdessen der Umsetzung einer Produktlinie zu, die eine personalisierte Entwicklung ermöglichen sollte:

Der alte Ansatz, sie am Leben zu erhalten, reicht bei Frühgeborenen nicht mehr aus, und es wird immer wichtiger, sie zum Beispiel in ihrem eigenen Tempo schlafen zu lassen. Babys sollten dann unterstützt werden, wenn es ihr Biorhythmus am besten zulässt, und nicht, wenn es die Zeitpläne der Ärzte und Krankenschwestern erlauben,

und die individualisierten und familienzentrierten Entwicklungsförderungsprogramme NIDCAP und FINE tragen dazu bei, fasst Péter Földesy zusammen.

Die erste Komponente der Produktlinie ist eine Kamera, die hochwertige Video- und Audiobilder in einem geschlossenen Inkubator aufnehmen und übertragen kann, auch nachts, wenn dieser abgedeckt ist. Die Kamera durchläuft derzeit das Verfahren zur Erlangung der CE-Kennzeichnung, einer Zertifizierung, die besagt, dass es sich um ein sicheres Produkt handelt, das auf dem Markt verkauft werden kann. Bis zum Ende des laufenden Proof-of-Concept-Wettbewerbs wird dieser Prozess abgeschlossen sein, und

das von den ungarischen Forschern entwickelte Produkt könnte innerhalb weniger Monate auf den Markt kommen.

„Wir möchten auch zusätzliche Module entwickeln, die je nach Art der erforderlichen Überwachung an das System angeschlossen werden können. Wenn zum Beispiel die Überwachung von Schlaf und Verhalten wichtig ist, können wir eine Software auf einem Tablet oder Laptop laufen lassen, die das Baby kontinuierlich überwacht und den Zustand des Babys mit leicht verständlichen, farbigen Kurven anzeigt: Tiefschlafend, Halbschlafend, Aufwachend oder schon wach. Das System speichert auch Informationen wie z. B. wie hell das Licht am Tag war oder wie laut die Umgebung des Babys war“, so der Forscher, der das weitere Vorgehen bei der Entwicklung skizziert.

Die Forscher des Forschungslabors HUN-REN SZTAKI stellten im Dezember letzten Jahres auf der MEDICA in Düsseldorf, eine der größten Medizintechnikmessen der Welt, ein System zur Überwachung des Verhaltens von Neugeborenen vor. Ziel des Teams ist es jetzt, die bestehenden Inkubator-Technologien um eine durch künstliche Intelligenz unterstützte 24/7-Überwachung des Aktivitätsniveaus, des Verhaltensstatus und der Schlaf-Wach-Zyklen von Säuglingen zu erweitern. Foto: sztaki.hun-ren.hu

Ein dritter Forschungsbereich ist die Messung des Schmerzpegels bei Babys: Babys werden manchmal 10-15 Mal am Tag untersucht, es wird Blut abgenommen oder sie müssen beatmet werden. All dies führt oft dazu, dass sie weinen, aber es ist nicht einfach zu messen, wie stark ihre Schmerzen tatsächlich sind. Péter Földesy und sein Team wollen in Zusammenarbeit mit Krankenschwestern und Ärzten eine Schmerzskala entwickeln, die mit Hilfe von Kamerabildern, Gesichtsausdrücken, dem Grad der Anspannung der Hände und des Rückens sowie einer KI-gestützten Analyse das Ausmaß der Schmerzen ermittelt.

Ziel ist es, bis zum Ende der Innovation ein Unternehmen zu gründen, das vom Markt leben kann. Dies kann z. B. durch einen Dienst unterstützt werden, der es den Eltern ermöglicht, wie oben beschrieben in den Inkubator „hineinzuschauen“. Andererseits wird auch Zeit gespart, wenn die Krankenschwestern die Babys mit Kameras beobachten und ihre Vitalwerte sehen können, so dass sie nicht unnötig umherhetzen müssen. Andererseits könne auch Geld gespart werden, denn sollten das Team von Péter Földesy nachweisen können, dass die mit ihren Geräten überwachten Babys beispielsweise eine Woche früher nach Hause gehen können, bedeutet das für das Krankenhaus abrechenbare Stunden.

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via hun-ren.hu, Beitragsbild: pexels