Hopp til hovedinnhold

NewbornTime – Informasjon til deltagere

NewbornTime handler om forbedret nyfødtomsorg ved bruk av kunstig intelligens (AI) for aktivitetsgjenkjenning i video fra tiden under og etter fødselen.

Publisert: Endret:

Omtrent fem prosent av nyfødte trenger pustehjelp etter fødsel for å klare overgangen fra væskefylte lunger i mors liv, til å puste selv. 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. For å unngå skade er det viktig at pustehjelpen starter raskt. Derfor vil prosjektet utvikle en nyfødttidslinje, med automatisert registrering av fødselstidspunkt og behandlingen som gis inntil barnet puster selv. Tidslinjen dokumenterer det som skjedde slik at helsepersonell kan lære. Tidslinjen kan avdekke avvik og den kan identifisere områder der det er behov for bedre rutiner eller opplæring. Pustehjelpsaktiviteter inkluderer stimulering, sug for fjerning av slim og maske-bag-ventilering. Vi ønsker å lære av hver eneste pustehjelpsepisode. 

Datainnsamling

Nøyaktig tidspunkt for fødsel registreres ved hjelp av termiske kameraer som kan oppdage temperaturforskjeller, såkalte infrarøde (IR) kameraer.  Der er ingen stråling fra de kameraene og kameraene registrerer ikke lyd. Ved videopptak tatt med termiske kamera kan en se at det er mennesker fordi disse er varmere enn omgivelsene, men det vil ikke være mulig å gjenkjenne personer, se eksempel bilde over tatt ved fødsel på SUS. Slike kameraer er montert i fire fødestuer, samt operasjonssalen der keisersnitt foregår på Stavanger universitetssjukehus. 

I behandlingsrom for nyfødte som trenger pustehjelp tas det opp vanlig video og lydopptak av behandlingsbordet. Der ser man kun de ansattes hender og barnet. I dette rommet vil det også være et termisk kamera, for å undersøke antall mennesker som deltar i behandlingen.

For nøyaktig beskrivelse av nyfødttidslinjen, med tanke på undervisning, medisinsk forskning og teknologiutvikling, vil SUS sammenstille relevante opplysninger fra fødselsjournal og barnets journal med video opptakene. All medisinsk behandling er den samme, og påvirkes ikke av prosjektet. Der er ingen fordeler eller ulemper for den som skal føde før teknologien er utviklet og tatt i bruk. 

Kunstig intelligens i video

Prosjektet vil generere en tidslinje som beskriver hendelser og aktiviteter utført på nyfødte.  Et nøyaktig fødselstidspunkt vil bli bestemt ved hjelp av bildebehandling og AI-modeller  brukt på infrarøde (IR) termisk videoer tatt opp i fødestuen. Aktivitetsgjenkjenning vil bli utført ved hjelp av AI i form av dype konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) på både IR-termisk video og optisk video fra pustehjelpsbehandlingen. Systemet vil være laget for å kunne gjenkjenne flere tidsoverlappende aktiviteter. Innsats vil bli lagt i å lage AI-modellene som er robuste, pålitelige, generelle og adaptive for å kunne bruke de på forskjellige sykehus. 

Medisinsk relatert forskning og utvikling

Nyfødttidslinjen vil bli brukt til å evaluere samsvar med retningslinjer og til å identifisere vellykkede mønster av gjenopplivningsaktiviteter/pustehjelp.  Ved å generere automatiske tidslinjer for mange hundre og kanskje tusenvis av slike pustehjelpsepisoder får vi objektive data på pustehjelp som aldri har eksistert før.  Ved å se på statistikk og sammenhenger i tidslinjene sammenkoblet med hvordan det gikk med barnet er det mulig å lære hva som fungerer best og potensielt utfordre gjeldende retningslinjer.  

Tidslinjene kan også benyttes som del av et datadrevet kvalitetsforbedringsverktøy der et sykehus kan se om statistikken endrer seg over tid, ved hjelp av trening og andre tiltak. 

Videre kan de benyttes som et objektivt debriefingsverktøy, og på lengre sikt er det mulig det kan være nyttig som behandlingsstøtte.

Dataplattform

I prosjektet utvikler vi et digitalt samtykkeverktøy som er sikkert og enkelt å bruke, både til å gi og trekke tilbake samtykke. Det digitale samtykkesystemet er koblet opp mot datainnsamling av video slik at det automatisk kun lagres data der mødre har gitt samtykke på forhånd. Videodata lagres kun i anonym form på en dataplattform med streng adgangskontroll.  

Samarbeid

Prosjektet er et samarbeidsprosjekt mellom Universitetet i Stavanger (UiS), Stavanger universitetssjukehus (SUS), Laerdal medical og BitYoga. UiS, SUS og Laerdal har lang erfaring fra tidligere prosjekter og kan vise til lovende resultater innen aktivitetsgjenkjenning fra gjenopplivningsvideoer fra sykehus i Tanzania.

I NewbornTime vil datainnsamlingen bli utført på SUS. BitYoga og Laerdal vil sikre smarte, trygge og GDPR-kompatible datadelingskontrakter og dataplattform. UiS vil utvikle adaptive AI-metoder for aktivitetsgjenkjenning i video.

Tillatelser

Regional komité for medisinsk og helsefaglig forskningsetikk har gjort en forskningsetisk vurdering og godkjent prosjektet, REK nummer 222455.

På oppdrag fra Universitetet i Stavanger har NSD – Norsk senter for forskningsdata AS vurdert at behandlingen av personopplysninger i dette prosjektet er i samsvar med personvernregelverket, NSD nr. 816989.

Prosjektets hjemmeside:  uis.no/newborntime

NewbornTime i nyhetene

Vi vil være i forskningsfronten innen kunstig intelligens (AI) for aktivitetsgjenkjenning fra video og termisk videoanalyse. Vi vil utvikle automatiserte systemer som er nyttige for forskning, debriefing og tilbakemeldinger om nyfødtomsorg rundt fødselstidspunktet. NewbornTime er AI for tryggere fødsler.

Universitetet i Stavanger

NewbornTime gjør hver gjenopplivning til læring. Vi ønsker å bygge en kultur for kontinuerlig datadrevet kvalitetsforbedring.

Stavanger universitetssjukehus

Dette prosjektet vil utvikle ny teknologi for å automatisere samtykke- og dataanalyse. Det vil redusere arbeidsmengden på sykehuset, og bidra til å gjøre fødsler tryggere.

Laerdal Medical

BitYoga utvikler en samtykkeplattform for NewbornTime basert på blokkjedeteknologi, pålitelig kommunikasjon og kryptering, for å beskytte brukernes data.

BitYoga