Automatické rozpoznávání číselných hodnot z monitoru životních funkcí

Abstract

Stabilizace a resuscitace novorozenců je odborně i psychicky extrémně náročný proces. Pro úspěšnost stabilizace je klíčové rychle a správně vyhodnotit stav novorozence a tomu přizpůsobit použití příslušných intervencí. Protokoly pro postup vycházejí z mezinárodních protokolů vydávaných Evropskou radou pro resuscitaci (ERC, European Resuscitation Council) a jsou aktualizované každých 5 let. Doporučované postupy jsou však propracovány především pro donošené a lehce nezralé novorozence a v klinické praxi zcela chybí jednotné doporučení pro stabilizaci a resuscitaci extrémně nezralých novorozenců. Gynekologicko-porodnická klinika Všeobecné fakultní nemocnice v Praze patří mezi zařízení, která poskytují zdravotní péči i pro novorozence s těžkou poporodní adaptací. Jeden z jejich výzkumů se orientuje právě na problematiku stabilizace a resuscitace extrémně nezralých novorozenců na porodním sále. V pravidelných intervalech hodnotí efektivitu současných postupů sestavených především na datech gestačně starších novorozenců a snaží se celý postup optimalizovat pro extrémně nezralé novorozence. Současný proces získávání dat pro tento výzkum spočívá v procházení video záznamů stabilizace a resuscitace extrémně nezralých novorozenců a ručním vypisování jednotlivých hodnot životních funkcí novorozence v daný čas. Pro lékaře se jedná o zdlouhavý a neefektivní proces, který je ovšem nezbytný pro analýzu postupu a následné využití dat. V rámci práce byla vytvořena webová aplikace, která umožňuje automatické rozpoznávání číselných hodnot srdeční frekvence HR a saturace krve kyslíkem SpO2 pomocí konvoluční neuronové sítě z monitoru životních funkcí s možností změny frekvence odečítání těchto číselných hodnot. Aplikace vykresluje hodnoty HR a SpO2 do grafu v závislosti na čase od porodu. Data je možné stáhnout v obecně čitelném datovém formátu CSV.

Stabilization and resuscitation of newborns is an extremely professionally and mentally demanding process. It is crucial for its success to quickly and correctly evaluate the condition of the newborn and adapt the use of appropriate interventions. The protocols for the procedure are based on international protocols issued by the European Resuscitation Council (ERC) and are updated every 5 years. However, the recommended procedures are elaborated especially for full term and moderate to late preterm newborns, and in clinical practice there is a complete lack of recommendations for stabilization and resuscitation of extremely immature newborns. The Department of Obstetrics and Gynecology at the General University Hospital in Prague is one of the facilities that provide health care for newborns with severe postpartum adaptation. One of its research lines focuses on the issue of stabilization and resuscitation of extremely immature newborns in the delivery room. It evaluates the effectiveness of current procedures compiled mainly on the data of older newborns and optimizes the whole procedure for extremely immature newborns. The current process of collecting data for this research is a long and inefficient. It is based on procedure, which consists of watching video recordings of stabilization and resuscitation of extremely immature newborns and manual writing down values of the newborn's vital functions at a given time. Due to this, a web application was created, which enables automatic recognition of numerical values of heart rate and blood oxygen saturation from the vital signs monitor using a convolutional neural network. The application plots HR and SpO2 values against the time of delivery. The data can be downloaded in a generally used CSV data format.