Elaborazione automatica di ecografie polmonari neonatali per l’analisi di difficoltà respiratorie
Le malattie polmonari infantili rappresentano ancora oggigiorno una seria problematica. La principale difficoltà è associata alla limitata capacità di interazione con infanti. Situazione che si complica ancora di più nel caso di pazienti nati pre-termine. Il servizio proposto consiste nell’utilizzo
di tecniche di Deep learning per la valutazione dello stato respiratorio dei bambini nati pretermine.
In particolare, abbiamo utilizzato le CNN per diversi scopi, quali il suo utilizzo dei bambini per cui è necessario un supporto respiratorio, per la predizione del valore di SpO2 (saturazione) e per la classificazione di diverse patologie quali il distress respiratorio (RDS) e transient tachypnea of the newborn (TTN)
PARTNER
CeRICT
TIPOLOGIA
CUSTOMIZZABILE
TEMPISTICHE
Erogazione completa da 2 a 4 mesi (In base al tipo di funzionalità da realizzare e alla disponibilità presso il cliente di figure di riferimento, esperte del dominio, e di dati sufficienti per l’addestramento di modelli di AI ad hoc).