UMC Utrecht zet data science in voor vroeggeboren baby’s

Een baby die te vroeg geboren wordt – voor de 37e week van de zwangerschap – heeft een hoger risico op complicaties. Sepsis of bloedvergiftiging bij te vroeggeboren baby’s is een groot risico. Daarom onderzoekt het UMC Utrecht of data science kan helpen om bloedvergiftiging eerder op te sporen. Met succes.

Veel vroeggeboren baby komen op de NICU terecht, een intensive care unit voor baby’s. Een van de risico’s die vroeggeboren baby’s lopen op de NICU is bloedvergiftiging en dat kan ingrijpende gevolgen hebben. Bloedvergiftiging is een ontstekingsreactie van het lichaam op een infectie die zo ernstig verloopt, dat weefsels beschadigd raken en orgaanfuncties uitvallen. Dit kan ernstige gevolgen hebben of het kindje kan zelfs overlijden.

Data van de NICU

Het Universitair Medisch Centrum Utrecht wil de data die op de NICU verzamelt wordt – zoals bijvoorbeeld de hartslag en zuurstof saturatie van de baby – gebruiken om sneller te kunnen ontdekken welke baby’s gevaar lopen.

Met behulp van kunstmatige intelligentie – zelflerende computersoftware – werd een machine learning tool ontwikkeld, die op basis van hartslag en zuurstof saturatie kan voorspellen hoe hoog het risico is dat de baby sepsis ontwikkelt als hij op de NICU ligt.

Vroeggeboren baby’s

Om het model nog verder te verbeteren, organiseerde het universitaire ziekenhuis een challenge waarbij zes studenten uitgenodigd werden om een kunstmatig intelligent computermodel te ontwikkelen dat sepsis bij te vroeggeboren baby’s nóg beter kan voorspellen. Zo kunnen artsen hopelijk nog sneller de juiste maatregelen nemen, om gezondheidsschade of sterfte bij te vroeggeboren baby’s tegen te gaan.

Het UMC Utrecht zegt in een persbericht blij te zijn met de challenge en de inzichten die werden opgedaan. “Aan ons nu de taak om te kijken hoe wij dit kunnen integreren om ons algoritme mogelijk nog beter te maken,” aldus data scientist O’Jay Medina van het UMC Utrecht.

Meer lezen?

Deze app ondersteunt ouders bij miskraam of verlies van hun baby

“We willen er ook voor je zijn als bevalling of kraamperiode anders loopt dan verwacht”

Mijn verhaal: Tessa’s baby had een zuurstoftekort tijdens de bevalling