AI detecteert pijn en stress bij premature baby's
Premature baby's op de intensive care ervaren vaak onopgemerkte pijn en stress, wat op de lange termijn negatieve effecten kan hebben op hun ontwikkeling. Daarom is het cruciaal dat verpleegkundigen tijdig worden gewaarschuwd wanneer hun patiënten ongemak ervaren. Jeroen Dudink en Maria Luisa Tataranno, beiden neonatologen en onderzoekers bij het UMC Utrecht, hebben een subsidie van 100.000 euro ontvangen. Met deze financiering willen ze betrouwbare software ontwikkelen om pijn en stress bij baby's objectief te meten.
Eén op de tien baby's wordt te vroeg geboren. Deze kinderen zijn extreem kwetsbaar en hebben intensieve zorg nodig. Door het aanhoudende tekort aan zorgpersoneel is er echter minder tijd voor individuele aandacht. Gecombineerd met het huidige gebrek aan methoden om pijn en stress bij baby's objectief te monitoren en de zorg hierop aan te passen, vormt dit een grote uitdaging in de zorg voor te vroeg geboren baby's. Om neonatologen te helpen deze uitdaging aan te gaan, heeft de AFAS Foundation onlangs 100.000 euro beschikbaar gesteld via de charitatieve stichting Vrienden UMC Utrecht & Wilhelmina Kinderziekenhuis .
Meer software in aantocht
Met de nieuwe subsidie kunnen neonatologen Maria Luisa Tataranno en Jeroen Dudink het onderzoeksproject 'Baby Comfort' starten. Ze werken samen met Richard Bartels, datawetenschapper bij het Julius Centrum van het UMC Utrecht. De nieuwe studie is een vervolg op het succesvolle project Sleep Well Baby, waarin onderzoekers van het UMC Utrecht een algoritme ontwikkelden om de slaapfases van pasgeboren baby's te bepalen. Hiermee kunnen verpleegkundigen straks hun zorg aanpassen op basis van de slaapcyclus van hun patiënten, zodat ze baby's niet storen als ze diep slapen.
De software om slaap te monitoren, wekte verdere ambities. “Nu we straks de zorg kunnen afstemmen op de slaapcycli van premature baby’s, willen we een vergelijkbaar systeem creëren voor pijn en stress”, zegt Jeroen Dudink. “De nieuwe software die we ontwikkelen, kan deze factoren realtime en objectief detecteren”, vult collega Maria Luisa Tataranno aan. “Zo weten we wanneer we de baby met rust moeten laten en wanneer we actie moeten ondernemen. Bijvoorbeeld wanneer een infuuslijn pijn veroorzaakt en vervangen moet worden.”
AI transformeert patiëntmonitoren
De onderzoekers gebruiken de onlangs verworven 'huidgeleidingsmonitoren' bij WKZ, verkregen met steun van RTL Project Glimlach. Deze geavanceerde pijnsensoren kunnen worden geïntegreerd met het algoritme van het vorige Sleep Well Baby-project, waardoor ze ideaal zijn voor de ontwikkeling van de nieuwe Baby Comfort-software. "Door middel van machine learning kunnen we de patiëntmonitoren die bij elk bed op intensive care-afdelingen wereldwijd te vinden zijn, transformeren in objectieve detectoren van pijn- en stressniveaus", legt Maria Luisa uit.
De Utrechtse onderzoekers hopen dat het systeem dat ze ontwikkelen uiteindelijk in andere ziekenhuizen gebruikt kan worden en zelfs verder verbeterd kan worden. Daarom maken ze hun software volledig open source. Ook gaan ze samenwerken met andere centra, waaronder die in Groningen en Rotterdam, om kennis uit te wisselen en het project verder te versterken. Jeroen: “Wij geloven dat AI een waardevol hulpmiddel kan zijn in de zorg voor premature baby’s. Door software als deze te gebruiken, kunnen verzorgers beter inspelen op hun individuele behoeften, waardoor ze de best mogelijke start in het leven krijgen.”
Bron: UMC Utrecht (Engels)