In Deutschland kommen jährlich ca. 78.000 Frühgeborene zur Welt. Zwei Drittel von ihnen sind nur bedingt oder gar nicht in der Lage selbst zu atmen und benötigen daher die Unterstützung eines Beatmungsgerätes. Für Ärzte und Pflegekräfte in der Neonatologie ist gerade die Unregelmäßigkeit der zum Teil vorhandenen Eigenatmung eine besondere Herausforderung. Studien haben gezeigt, dass Beatmungsgeräte, die sich an die Eigenatmung der Kinder anpassen, zu besseren Langzeitergebnissen führen.
Daher arbeitet das Verbundprojekt smartNIV daran, ein intelligentes Sensorsystem im Pflaster-Format zu entwickeln, das dabei hilft, Beatmungsgeräte besser und zuverlässiger zu steuern. Damit sich Beatmungsgeräte optimal an die Eigenatmung von Frühgeborenen anpassen können, müssen die einzelnen Phasen der Atmung millisekundengenau erfasst werden. Das smartNIV-Pflaster, in Kombination mit der KI-Auswertesoftware und einem Beatmungsgerät, stellt also ein intelligentes nichtinvasives System für Frühgeborene dar und soll eine schonendere Beatmung ermöglichen.
Neben der Activoris Medizintechnik als Konsortialführer, der Universitätsmedizin Göttingen, dem Institut für Mikrotechnik (IMT) der TU Braunschweig und dem Medizinprodukthersteller Löwenstein, ist auch die msg DAVID als Softwarehersteller an diesem Projekt beteiligt.
Die Aufgabe unserer Entwicklerinnen und Entwickler ist es dabei, eine auf künstlicher Intelligenz basierende Auswertesoftware für das Sensorpatch zu entwickeln. Die Software wird zum einen die Zuverlässigkeit des Sensorpatches überwachen, zum anderen den Zeitpunkt der Einatmung aus den Sensordaten ableiten und ein Steuersignal für das Beatmungsgerät generieren. Die Auswertungssoftware soll selbstlernende Eigenschaften besitzen, um Veränderungen im Atemrhythmus zu erkennen und sich an die jeweilige Beatmungssituation anpassen zu können.