Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
iNICU – Đơn vị Chăm sóc Sơ sinh Tích hợp: Ghi lại Hành trình Sơ sinh theo Cách Thông minh về Dữ liệu
Tóm tắt
Thời kỳ sơ sinh đại diện cho 28 ngày đầu tiên trong cuộc đời, đây là khoảng thời gian dễ tổn thương nhất đối với sự sống còn của trẻ, đặc biệt là đối với những trẻ sinh non. Tỷ lệ tử vong sơ sinh cao là một vấn đề nổi bật và kéo dài trên toàn cầu. Việc thiếu nhân viên được đào tạo và cơ sở hạ tầng là những rào cản lớn đã được công nhận trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cho những trẻ sơ sinh này. Biểu đồ tăng trưởng và báo cáo tiến triển được duy trì thủ công theo giờ bởi các y tá cùng với việc tính toán liều lượng thuốc và dinh dưỡng liên tục dựa trên sự thay đổi trọng lượng của trẻ. iNICU (Đơn vị Chăm sóc Sơ sinh Tích hợp) tận dụng sự tích hợp IoT dựa trên Beaglebone và Intel Edison với các thiết bị y sinh trong NICU, như máy theo dõi, máy thở và máy khí máu. iNICU được lưu trữ trên hạ tầng điện toán đám mây IBM Softlayer và bố trí quy trình làm việc của NICU trong ứng dụng web phản hồi dựa trên Java nhằm cung cấp hỗ trợ thông tin nghiên cứu dịch chuyển cho các bác sĩ lâm sàng. iNICU thu thập các thông số quan trọng theo thời gian thực như nhịp thở, nhịp tim, dữ liệu phòng lab và PACS, ghi nhận hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày cho mỗi trẻ. Dòng dữ liệu được gửi đến lớp Apache Kafka, nơi lưu trữ dữ liệu trong Apache Cassandra NoSQL. iNICU cũng thu thập dữ liệu lâm sàng như lượng thức ăn, lượng nước tiểu và đánh giá hàng ngày về trẻ trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Nó hoạt động như một trung tâm Dữ liệu Lớn đầu tiên (của cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc) của trẻ sơ sinh trên khắp Ấn Độ, cung cấp dữ liệu tạm thời (dọc theo thời gian) về thời gian ở NICU của chúng và cho phép các bác sĩ lâm sàng đánh giá hiệu quả của các can thiệp của họ. iNICU tận dụng hệ thống dựa trên quy tắc lâm sàng dựa trên drool và mô hình phân tích dữ liệu lớn dựa trên học sâu được lập trình bằng R và PMML. Giải pháp iNICU nhằm cải thiện thời gian chăm sóc, lấp đầy khoảng trống về kỹ năng, cho phép giám sát từ xa trẻ sơ sinh ở các vùng nông thôn, hỗ trợ phát hiện sớm sự khởi phát của bệnh và giảm tỷ lệ tử vong sơ sinh.
Từ khóa
#iNICU #Chăm sóc Sơ sinh Tích hợp #Internet vạn vật (IoT) #Dữ liệu Lớn #Đánh giá lâm sàng #Giám sát từ xaTài liệu tham khảo
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs363/en/. Accessed 20 April 2017.
http://unicef.in/Whatwedo/2/Neonatal-Health-. Accessed 20 April 2017.
Behrman, R. E., and Butler, A. S., Neurodevelopmental, Health, and Family Outcomes for Infants Born Preterm. In: Preterm Birth: Causes, Consequences, and Prevention. Washington (DC): National Academies Press (US), Chapter 11, 2007. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK11356/.
Neogi, S.B., Malhotra, S., Zodpey, S., and Mohan, P., Assessment of special care newborn units in India. J. Health Popul. Nutr. 29(5):500–509, 2011.
Rammohan, A., Iqbal, K., and Awofeso, N., Reducing neonatal mortality in India: Critical role of access to emergency obstetric care. PLoS One. 8(3):e57244, 2013.
Neogi, S.B., Malhotra, S., Zodpey, S., and Mohan, P., Challenges in scaling up of special care newborn units-lessons from India. Indian Pediatr. 48(12):931–935, 2011.
State of India Newborns, Public Health Foundation of India (PHFI) and All India Institute of Medical Sciences (AIIMS), 2014. https://www.newbornwhocc.org/SOIN_PRINTED%2014-9-2014.pdf.
Neogi, S.B., Malhotra, S., Zodpey, S., and Mohan, P., Is the number of beds in special care newborn units in India adequate? Natl. Med. J. India. 27(2):102–104, 2014.
Geeta, K., Malwade, S., and Karambelkar, R., Cost-analysis of healthcare in a private-sector neonatal intensive care unit in India. Indian Pediatr. 53(9):793–795, 2016.
McGregor, C., Big data in neonatal intensive care. Computer. 46(6):54–59, 2013.
Fairchild, K.D., and Aschner, J.L., HeRO monitoring to reduce mortality in NICU patients. Research and Reports in Neonatology. 14(2):65–76, 2012.
Simonsen, K.A., Anderson-Berry, A.L., Delair, S.F., and Davies, H.D., Early-onset neonatal sepsis. Clin. Microbiol. Rev. 27(1):21–47, 2014.
Mekhjian, H.S., Kumar, R.R., Kuehn, L., Bentley, T.D., Teater, P., Thomas, A., Payne, B., and Ahmad, A., Immediate benefits realized following implementation of physician order entry at an academic medical center. J. Am. Med. Inform. Assoc. 9(5):529–539, 2002.
Somani, A.A., Thelen, K., Zheng, S., Trame, M.N., Coboeken, K., Meyer, M., Schnizler, K., Ince, I., Willmann, S., and Schmidt, S., Evaluation of changes in oral drug absorption in preterm and term neonates for biopharmaceutics classification system (BCS) class I and II compounds. Br. J. Clin. Pharmacol. 81(1):137–147, 2016.
http://nann.org/uploads/Membership/MembersOnllyPDFS/Neonatal_Parenteral_and_Enteral_Nutrition.pdf. Accessed 20 April 2017.
https://medlineplus.gov/ency/article/007239.htm. Accessed 20 April 2017.
Dorling, J.S., Field, D.J., and Manktelow, B., Neonatal disease severity scoring systems. Arch. Dis. Child. Fetal Neonatal Ed. 90(1):F11–F16, 2005.
Apgar, V., A proposal for a new method of evaluation of the newborn infant. Curr. Res. Anesth. Analg. 32(4):260–267, 1953.
Ballard, J.L., Novak, K.K., and Driver, M., A simplified score for assessment of fetal maturation of newly born infants. J. Pediatr. 95(5.1):769–774, 1979.
Wood, D.W., Downes, J.J., and Leeks, H.I., A clinical scoring system for the diagnosis of respiratory failure preliminary report on childhood status Asthmaticus. Am. J. Dis. Child. 123(3):227–228, 1972.
Silverman, W.C., and Anderson, D.H., Controlled clinical trial on effects of water mist on obstructive respiratory signs, death rate and necropsy findings among premature infants. Pediatrics. 17:1–4, 1956.
Bell, M.J., Ternberg, J.L., Feigin, R.D., Keating, J.P., Marshall, R.I., Barton, L., and Brotherton, T., Neonatal necrotizing enterocolitis. Therapeutic decisions based upon clinical staging. Ann. Surg. 187(1):1, 1978.
Johnson, L., Bhutani, V.K., Karp, K., Sivieri, E.M., and Shapiro, S.M., Clinical report from the pilot USA kernicterus registry (1992 to 2004). J. Perinatol. 29:S25–S45, 2009.
Sarnat, H.B., and Sarnat, M.S., Neonatal encephalopathy following fetal distress: A clinical and electroencephalographic study. Arch. Neurol. 33(10):696–705, 1976.
Speer, C.P., Gahr, M., and Schröter, W., Early diagnosis of neonatal infection. Monatsschrift Kinderheilkunde: Organ der Deutschen Gesellschaft fur Kinderheilkunde. 133(9):665–668, 1985.
Volpe, J. J., Intracranial Hemorrhage: Germinal Matrix Intraventricular Hemorrhage. In: Neurology of the Newborn. 5th ed., Philadelphia (PA): Saunders Elsevier pp. 517–588, 2008.
Khazaei, H., Mench-Bressan, N., McGregor, C., and Pugh, J.E., Health informatics for neonatal intensive care units: An analytical modeling perspective. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. 3:1–9, 2015.
Palma, J.P., Benitz, W.E., Tarczy-Hornoch, P., Atul, J., Butte, M., and Longhurst, C.A., Transforming neonatal care through translational bioinformatics. NeoReviews. 13(5):e281, 2012.
Johnson, A. E., Pollard, T. J., Shen, L., Lehman, L. W., Feng, M., Ghassemi, M., Moody, B., Szolovits, P., Celi, L. A., and Mark, R. G., MIMIC-III, a freely accessible critical care database. Sci. Data. 3, 2016.
Saria, S., Rajani, A.K., Gould, J., Koller, D., and Penn, A.A., Integration of early physiological responses predicts later illness severity in preterm infants. Sci. Transl. Med. 2(48):48ra65, 2010.
Spooner, S.A., Special requirements of electronic health record systems in pediatrics. Pediatrics. 119(3):631–637, 2007.