Mejorando la Supervivencia de Recién Nacidos: El Sistema ORAA-net
Un nuevo sistema busca mejorar las prácticas de reanimación de recién nacidos.
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Tabla de contenidos
La Asfixia al nacer es una razón importante por la que muchos recién nacidos mueren. Para salvar vidas, es vital brindar ayuda rápida y efectiva a los recién nacidos que tienen problemas para respirar al nacer. En Tanzania, un equipo ha recopilado videos y otras grabaciones durante la reanimación de recién nacidos para estudiar cómo estas intervenciones impactan la supervivencia.
Esta investigación tiene como objetivo observar de cerca cómo diferentes pasos para ayudar a los recién nacidos pueden conducir a mejores resultados. Una parte clave de este estudio es crear líneas de tiempo claras que muestren qué acciones se tomaron durante la reanimación. Estas acciones pueden incluir dar respiraciones, calentar al bebé y despejar las vías respiratorias.
El Problema
Cada año, millones de recién nacidos mueren en países de bajos y medianos ingresos, y muchas de estas muertes son prevenibles. La asfixia al nacer, que ocurre cuando un bebé no recibe suficiente oxígeno al nacer, es una de las principales causas de estas muertes. Es esencial asegurar que haya profesionales de salud bien capacitados durante el parto y que tengan las herramientas adecuadas para brindar atención.
Los pasos comunes para ayudar a los recién nacidos con asfixia al nacer incluyen el uso de un dispositivo bolsa-máscara para dar respiraciones, estimular al bebé, succionar líquidos de las vías respiratorias y mantener al bebé caliente. Al enfocarnos en mejorar las habilidades y herramientas disponibles para los Proveedores de salud, podemos salvar más vidas.
Para ayudar a los trabajadores de salud en entornos con pocos recursos, un proyecto llamado Safer Births está recopilando datos valiosos sobre la reanimación de recién nacidos. Al estudiar estos datos, podemos aprender cómo los diferentes pasos en la reanimación afectan la salud y la supervivencia del bebé. Esta información se puede utilizar para mejorar la capacitación, las pautas y la calidad de la atención.
Recolección de Datos
El equipo ha estado registrando varias señales durante la reanimación de recién nacidos en el Hospital Luterano de Haydom en Tanzania desde 2013. Tienen grabaciones en video, información sobre la frecuencia cardíaca y datos sobre la condición del bebé durante la reanimación. Los investigadores buscan analizar estos datos para obtener información sobre qué acciones funcionan mejor para cada recién nacido.
Los videos muestran el proceso de reanimación y capturan detalles que pueden ser difíciles de recordar más tarde. Sin embargo, analizar estos videos puede llevar tiempo y ser complicado debido a problemas de privacidad. El análisis manual puede no ser eficiente, así que los investigadores quieren automatizar este proceso.
El Sistema Propuesto
Para ayudar en el análisis de las grabaciones de video, los investigadores diseñaron un sistema de dos partes llamado ORAA-net. Este sistema utiliza tecnología avanzada para reconocer las acciones realizadas durante la reanimación de recién nacidos.
Primer Paso: Detección de Objetos
La primera parte de ORAA-net se centra en detectar y rastrear objetos relevantes en los videos utilizando un método llamado Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Esto implica identificar elementos como las herramientas usadas para la reanimación junto con las manos de los proveedores de salud.
Esta parte del sistema procesa el video para encontrar información útil, marcando las áreas donde ocurren acciones importantes. La capacidad de detectar y rastrear estos elementos es crucial para entender cómo se llevan a cabo las actividades de reanimación.
Segundo Paso: Reconocimiento de Actividades
La segunda parte de ORAA-net analiza las áreas propuestas en el primer paso para reconocer actividades específicas asociadas con el proceso de reanimación. Esto implica usar CNNs 3D para clasificar acciones como ventilación, estimulación y succión.
Los investigadores entrenaron a ORAA-net usando videos grabados previamente, y el sistema mostró resultados prometedores. Pudo identificar acciones esenciales como destapar al bebé, dar respiraciones, estimular y succionar con buena precisión. También estimó cuántos proveedores de salud participaron en cada episodio de reanimación.
Resultados y Perspectivas
Los resultados del sistema ORAA-net mostraron que podía reconocer efectivamente diferentes actividades de reanimación. Para las acciones identificadas, el sistema logró altas tasas de precisión, lo que indica su potencial utilidad para evaluar las prácticas de reanimación.
Además de reconocer actividades, el sistema podía estimar el número de trabajadores de salud involucrados en cualquier momento durante la reanimación. Esta información puede ser vital para futuras capacitaciones y para entender cómo la presencia de proveedores adicionales impacta los resultados.
Importancia del Análisis de Video
Analizar grabaciones en video de eventos de reanimación tiene muchos beneficios. Puede mejorar la capacitación y ayudar a los proveedores de salud a aprender de escenarios reales. El análisis automático de video puede ofrecer una forma de revisar y evaluar rápidamente los esfuerzos de reanimación, permitiendo a los equipos encontrar áreas de mejora.
La capacidad de detectar actividades automáticamente en videos puede ayudar a optimizar la capacitación y las prácticas clínicas. Esto también reducirá el tiempo dedicado a inspecciones manuales, permitiendo a los proveedores de salud enfocarse en lo que más importa: salvar vidas.
Desafíos en el Análisis
A pesar de los avances en el sistema propuesto, todavía hay desafíos que superar. Videos de baja calidad, tasas de fotogramas variables y diferentes condiciones de iluminación pueden dificultar que el sistema reconozca las actividades con precisión. Estos problemas deben ser abordados para mejorar la efectividad del sistema.
Otro desafío es asegurar que las acciones capturadas en los videos reflejen prácticas precisas. Capacitar a los proveedores para realizar la reanimación correctamente es esencial para que los datos analizados puedan llevar a conclusiones significativas.
Direcciones Futuras
El equipo de investigación está comprometido a desarrollar aún más el sistema ORAA-net. Al aumentar la cantidad de datos de entrenamiento y refinar el enfoque, buscan mejorar la capacidad del sistema para detectar y analizar actividades de reanimación con precisión.
Los esfuerzos futuros también pueden incluir la exploración de la integración de otras fuentes de datos, como señales de ECG, para proporcionar una mejor comprensión de las respuestas de los recién nacidos durante la reanimación. Esto podría llevar a un sistema más completo que ofrezca retroalimentación en tiempo real durante situaciones críticas de atención.
Conclusión
El sistema ORAA-net propuesto representa un paso prometedor hacia la mejora de las prácticas de reanimación de recién nacidos a través del análisis automático de video. Al analizar los datos grabados, los proveedores de salud pueden entender mejor el impacto de sus acciones y tomar decisiones informadas para mejorar la atención a los recién nacidos.
En entornos con pocos recursos, tales sistemas podrían proporcionar una forma de optimizar la capacitación, mejorar los resultados y, en última instancia, salvar más vidas durante uno de los momentos más vulnerables para los recién nacidos. A través de la investigación continua y la mejora de estas técnicas, hay esperanza para un futuro donde menos recién nacidos pierdan la vida por causas prevenibles, especialmente la asfixia al nacer.
Título: Activity Recognition From Newborn Resuscitation Videos
Resumen: Objective: Birth asphyxia is one of the leading causes of neonatal deaths. A key for survival is performing immediate and continuous quality newborn resuscitation. A dataset of recorded signals during newborn resuscitation, including videos, has been collected in Haydom, Tanzania, and the aim is to analyze the treatment and its effect on the newborn outcome. An important step is to generate timelines of relevant resuscitation activities, including ventilation, stimulation, suction, etc., during the resuscitation episodes. Methods: We propose a two-step deep neural network system, ORAA-net, utilizing low-quality video recordings of resuscitation episodes to do activity recognition during newborn resuscitation. The first step is to detect and track relevant objects using Convolutional Neural Networks (CNN) and post-processing, and the second step is to analyze the proposed activity regions from step 1 to do activity recognition using 3D CNNs. Results: The system recognized the activities newborn uncovered, stimulation, ventilation and suction with a mean precision of 77.67 %, a mean recall of 77,64 %, and a mean accuracy of 92.40 %. Moreover, the accuracy of the estimated number of Health Care Providers (HCPs) present during the resuscitation episodes was 68.32 %. Conclusion: The results indicate that the proposed CNN-based two-step ORAAnet could be used for object detection and activity recognition in noisy low-quality newborn resuscitation videos. Significance: A thorough analysis of the effect the different resuscitation activities have on the newborn outcome could potentially allow us to optimize treatment guidelines, training, debriefing, and local quality improvement in newborn resuscitation.
Autores: Øyvind Meinich-Bache, Simon Lennart Austnes, Kjersti Engan, Ivar Austvoll, Trygve Eftestøl, Helge Myklebust, Simeon Kusulla, Hussein Kidanto, Hege Ersdal
Última actualización: 2023-03-14 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2303.07789
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.07789
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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