Helsenorge

Varmekamera skal gi nyfødte bedre helsehjelp

Når et nyfødt barn ikke puster etter fødsel, er det kritisk å starte pustehjelp så raskt som mulig. Nå skal forskere lage nøyaktige tidslinjer fra fødsel til gjenoppliving ved hjelp av kunstig intelligens.

51371303813_afcd773172_h.jpg

Ved hjelp av varmesøkende kamera kan man si nøyaktig når barnet blir født. Nyfødte barn er varmere enn omgivelsene, derfor vil den nyfødte lyse opp. På bildet ser du et barn som akkurat har blitt født. Foto: Stavanger universitetssjukehus.

Mangel på oksygen for et barn under og etter fødsel kan føre til fødselsasfyksi, en ledende årsak til dødsfall for nyfødte, cerebral parese og annen langvarig skade. I Norge trenger rundt ti prosent av barna som blir født til termin, stimulering - og rundt seks prosent trenger pustehjelp.

I et nytt forskningsprosjekt utvikles det nå kunstig intelligens-løsninger, som gjenkjenner aktiviteter som utføres under gjenoppliving av nyfødte​. Det gjøres ved å filme fødsler ved hjelp av varmekamera -  og vanlig video over bordet der de nyfødte får pustehjelp.

45262778761_d8b84e3a22_k.jpg

Siren Rettedal, overlege ved nyfødtintensivavdelingen og prosjektleder for studien ved Stavanger universitetssjukehus. Foto: Line Owren Fotografi.

– Dersom et barn trenger gjenopplivning, skal man raskt klippe navlesnoren, flytte barnet til gjenopplivningsbordet og starte pustehjelpen så snart som mulig. Forskning har vist at gjenoppliving av nyfødte er tidskritisk. Forsinkelse i oppstart av pustehjelp øker risikoen for alvorlige skader eller død, sier Siren Rettedal, overlege ved nyfødtintensivavdelingen og prosjektleder for studien ved Stavanger universitetssjukehus.

Lager tidslinje

I prosjektet NewbornTime – Forbedret nyfødtomsorg basert på video og kunstig intelligens (uis.no) skal forskere studere video fra fødsler og gjenoppliving av nyfødte ved Stavanger universitetssjukehus. Ved hjelp av kunstig intelligens skal de utvikle et system som viser tidslinjen fra nøyaktig fødselstidspunkt og under gjenoppliving.

Målet er at helsepersonell skal kunne bruke video og signaldata til kvalitetsforbedringsarbeid, slik at man kan lære av hva som gikk bra og hva man bør forbedre etter akutte hendelser.

Det overordnede målet er forbedret nyfødtomsorg. Å kunne bidra til at flere barn overlever uten skader.

Siren Rettedal, overlege

 

overlege og prosjektleder for studien ved SUS, Siren Rettedal (til venstre) og overlege Peder Aleksander Bjorland ved nyfødtinte

Videopptak fra bordet der den nyfødte får pustehjelp, vil være viktig for å kunne lage tidslinjen. Her er overlege og prosjektleder for studien ved SUS, Siren Rettedal (til venstre) og overlege Peder Aleksander Bjorland ved nyfødtintensivavdelingen. Foto: Svein Lunde, SUS.

– Når vi analyserer behandlingen den nyfødte har fått, er fødselstidspunktet helt avgjørende. Med en tidslinje kan vi få objektiv dokumentasjon på gjenopplivningstiltak, og analysere om det vi gjør er effektivt og i tråd med retningslinjene. Dette kan bli et viktig verktøy i debrifing og kvalitetsforbedringsarbeid her på sykehuset – og på sikt også på andre sykehus, sier Rettedal.

Prosjektet ledes av forskere ved Universitetet i Stavanger, mens datainnsamlingen foregår ved Stavanger universitetssjukehus. Det er frivillig å delta. Kvinner som skal føde, blir spurt på forhånd om de ønsker å delta.

Unikt i verdenssammenheng

– Dette prosjektet alene er ikke nok til å redde liv, men det bidrar med viktig informasjon som kan brukes i debrifing, simuleringstrening og opplæring av helsepersonell, sier professor og prosjektleder for studien, Kjersti Engan, ved Universitetet i Stavanger.

kjersti engan_uis.jpg

Professor og prosjektleder for studien, Kjersti Engan, ved Universitetet i Stavanger. Foto: Ståle Freyer.

Denne typen forskning på termiske (varme) videoer av fødsler og video av gjenoppliving av nyfødte er unikt i verdenssammenheng, forteller Engan.

– Vi skal lage kunstig intelligens-løsninger i form av bildebehandling og dype nevrale nettverk, for å avdekke fødselstidspunkt fra termiske videoer automatisk. Et nevralt nettverk er en samlebetegnelse for datastrukturer, med tilhørende algoritmer, som er inspirert av måten nervecellene i en hjerne er organisert på. Det eksisterer ikke noe lignende for termiske videoer av fødsler i dag, sier Engan.

Forskerne ønsker at modellene som lages skal bli robuste og pålitelige - og kunne brukes på ulike sykehus og i ulike akuttsituasjoner.

– Aktivitetsgjenkjenning av gjenoppliving av nyfødte ved hjelp av vanlig kamera har vi allerede jobbet med en stund. Men det er mye mer å gjøre i form av både forskning og utvikling for å få det til å bli gode løsninger som kan brukes forskjellige steder, sier Engan.    

Teknologien som utvikles i studien, både sikker datahåndtering med blockchain-teknologi og kunstig intelligens-algoritmer for vide analyse, vil ha overføringsverdi til andre problemstillinger. 

Fakta om NewbornTime

  • NewbornTime prosjektet handler om forbedret nyfødtomsorg ved bruk av kunstig intelligens (AI) for aktivitetsgjenkjenning i video fra tiden under og etter fødselen.
  • Gjennom dette prosjektet vil lages en tidslinje som beskriver hendelser og gjenopplivings aktiviteter utført på nyfødte. Et nøyaktig fødselstidspunkt vil bli bestemt ved hjelp av kunstig intelligens-modeller brukt på infrarød (IR) termisk video tatt opp i fødestuen.
  • Aktivitetsgjenkjenning vil bli utført ved hjelp av kunstig intelligens i form av dype konvolusjonsnevrale nettverk (CNN) på både termisk video og optisk video fra gjenopplivingen. Systemet vil være designet for å kunne gjenkjenne flere tidsoverlappende aktiviteter.
  • Prosjektet er et samarbeid mellom Universitetet i Stavanger (UiS), Stavanger universitetssykehus (SUS), Laerdal Medical og BitYoga.
  • UiS, SUS og Laerdal har lang samarbeidserfaring og kan vise til lovende resultater innen aktivitetsgjenkjenning fra gjenopplivningsvideoer fra sykehus i Tanzania.
  • Datainnsamlingen skjer på SUS. BitYoga og Laerdal vil sikre smart GDPR-kompatibel samtykkehåndtering, datadelingskontrakter og dataplattform. UiS vil utvikle metoder for aktivitetsgjenkjenning i termisk og optisk video.
  • Datainnsamlingen starter høsten 2021, og prosjektet er ferdigstilt sommeren 2024.
  • Prosjektet har fått støtte fra Norges forskningsråd (11.9 millioner), Helse Vest Innovasjonsmidler (1.2 millioner) og Idella fondation (1.2 millioner).
  • Safer Births er en tverrfaglig forskningsgruppe som fremskaffer ny kunnskap om fødselsforløpet, overgangen fra fosterlivet til nyfødt liv og livreddende behandling etter fødsel, for eksempel pustehjelp til den nyfødte. Les mer om Safer Births.

Kilde: Universitetet i Stavanger.