Il sensore di pressione a pellicola (a) è incorporato nel materasso (b) dell'incubatrice (c) e collegato al sistema di acquisizione del segnale (e), che è alimentato da un pacco batteria (d). Il segnale acquisito viene elaborato da un computer (f) che visualizza il movimento del neonato (g, verde) e la frequenza respiratoria (g, blu). Credito:Joshi et al., 2018
Ogni anno, quasi 15 milioni di bambini nascono troppo presto e devono essere curati nelle unità di terapia intensiva neonatale (NICU). Le moderne UTIN hanno compiuto un grande balzo in avanti in termini di tecnologie implementate. Ancora, c'è ancora molto da fare in termini di sicurezza, affidabilità, e comfort dei sistemi di monitoraggio. Rohan Joshi, dottorato di ricerca candidato alla Eindhoven University of Technology, sviluppato in stretta collaborazione con gli algoritmi Máxima MC per dare priorità al gran numero di allarmi nelle UTIN. Anche, ha progettato algoritmi in grado di monitorare i benefici del contatto pelle-pelle tra i bambini prematuri e i loro genitori. Infine, ha implementato un sensore senza contatto in grado di monitorare la respirazione e il movimento dei neonati prematuri e prevedere il rischio di gravi infezioni. Joshi difende il suo dottorato di ricerca. tesi il 30 agosto.
I bambini prematuri sono pazienti speciali con bisogni unici. Alcuni bambini possono nascere dopo appena sei mesi di gravidanza, pesano appena 500 grammi e hanno organi gravemente sottosviluppati. Questi bambini trascorrono diverse settimane o addirittura mesi in unità di terapia intensiva neonatale (NICU), in incubatrici all'interno di un ambiente termoregolato. All'interno degli incubatori, i ventilatori supportano i polmoni immaturi, mentre il ritmo respiratorio, insieme ad altri segni vitali, è continuamente monitorato in modo che i medici possano essere prontamente allertati in caso di emergenze.
L'effetto lupo che piange
Le moderne UTIN possono generare diverse centinaia di allarmi al giorno. La stragrande maggioranza di questi allarmi non richiede alcuna azione clinica, con conseguente fenomeno del cosiddetto 'affaticamento da allarme. affaticamento dell'allarme, proprio come l'effetto lupo che piange, può ridurre la reattività dei medici a allarmi potenzialmente importanti e compromettere la sicurezza dei bambini.
Rohan Joshi, sotto la supervisione del prof. Loe Feijs e l'illustre prof. Sabine Van Huffel, ha sviluppato diverse strategie per ridurre il vasto numero di allarmi generati nelle UTIN e rendere gli allarmi rimanenti clinicamente attuabili. In stretta collaborazione con i suoi co-promotori dr. Peter Andriessen e dr.ir. Carola van Pul di Máxima MC a Veldhoven, Joshi ha analizzato i segnali di monitoraggio dei pazienti e identificato tramite algoritmi di apprendimento automatico approcci per eliminare allarmi meno gravi relativi a bassa frequenza cardiaca e bassa saturazione di ossigeno da un lato, durante la creazione di avvisi precedenti per allarmi critici, dall'altra. Questo argomento è molto importante in quanto Máxima MC promuove l'assistenza centrata sulla famiglia, dove è necessario un ambiente tranquillo per un'assistenza ottimale ai neonati in condizioni critiche. Riducendo, entrambi, il numero complessivo di allarmi e suonare un gran numero di critici a
Monitoraggio comodo e senza contatto
Il monitoraggio dei segni vitali nelle UTIN non è sempre comodo per i bambini. Ad esempio, il monitoraggio della frequenza respiratoria richiede l'applicazione di elettrodi adesivi alla loro pelle delicata. Per migliorare il comfort dei bambini, Joshi ha progettato un'alternativa, sistema di monitoraggio senza contatto, basato su un sensore di pressione simile a una pellicola che può essere incorporato nel materasso dell'incubatrice. Per testare il sensore, Joshi ha avviato uno studio clinico presso Maxima MC, sotto la supervisione del dott. Andriessen e il dott. van Pul. Lo studio ha dimostrato che il sensore è affidabile quanto gli elettrodi standard nel monitoraggio della frequenza respiratoria dei neonati prematuri. Anche, a differenza degli elettrodi standard, questo sensore potrebbe essere utilizzato per monitorare la motilità patologica, che può fungere da segnale di allarme precoce di infezioni potenzialmente letali (sepsi) o per rilevare il tipo di apnea frequentemente osservato nella prematurità. Tale diagnosi precoce della sepsi è essenziale per un pronto intervento tramite terapia antibiotica e potrebbe salvare la vita dei bambini a rischio. Anche, discriminare l'apnea centrale dall'apnea ostruttiva è utile nella scelta della giusta strategia terapeutica.
L'importanza del legame genitore-figlio
Ad oggi, pochi interventi tecnologici superano i benefici terapeutici del legame tra i bambini ei loro genitori. I ricercatori di Maxima MC hanno precedentemente dimostrato che il legame genitore-bambino è efficace in, per dirne alcuni, ridurre il rischio di infezioni nosocomiali, facilitare l'allattamento al seno e l'aumento di peso. Nelle moderne UTIN, il legame genitore-bambino è incoraggiato attraverso la pratica di Kangaroo Care, una tecnica in cui il bambino viene tenuto petto a petto e pelle a pelle con un genitore per un lungo periodo di tempo. "Sebbene Kangaroo Care sia stato riconosciuto come un importante intervento terapeutico, " spiega Joshi, "Finora non è stato possibile quantificare e visualizzare con precisione i suoi benefici per i bambini prematuri". Joshi ha superato questa limitazione monitorando la frequenza cardiaca dei bambini prematuri sottoposti a Kangaroo Care invece di trovarsi in un'incubatrice. Joshi:"I bambini prematuri hanno una frequenza cardiaca elevata, che è intervallata da gravi decelerazioni patologiche. Abbiamo dimostrato che, quando i bambini ricevono Kangaroo Care, la gravità di queste decelerazioni è ridotta di un terzo. Questo accade perché i bambini sono co-regolati dai corpi dei loro genitori." Per Joshi, questa visualizzazione in tempo reale dei benefici di Kangaroo Care è "molto potente" nel motivare i genitori a praticarla e i medici a facilitarla.
Questa ricerca mostra come le soluzioni e gli algoritmi basati sui dati basati sull'apprendimento automatico possono ottimizzare il processo decisionale clinico e migliorare il flusso di lavoro nelle UTIN. La soluzione di monitoraggio senza contatto sviluppata da Joshi apre nuove strade per un monitoraggio affidabile che sia comodo per i bambini prematuri e una fonte di nuove informazioni fisiologiche. Infine, questa ricerca fornisce prove quantitative e visualizzabili dei benefici del legame genitore-bambino.