Raydiant Oximetry, Inc. sta rivoluzionando il monitoraggio della salute fetale con un’invenzione rivoluzionaria che sfrutta un’avanzata tecnologia basata sulla luce e l’apprendimento automatico (machine learning) per determinare in modo non invasivo i livelli di ossigeno nel sangue del feto. Questa innovazione affronta una lacuna critica nell’assistenza prenatale, dove i metodi attuali, come il monitoraggio della frequenza cardiaca fetale, spesso non riescono a rilevare accuratamente il distress fetale, portando a interventi non necessari come i parti cesarei. Combinando simulazioni, dati reali e intelligenza artificiale, Raydiant Oximetry ha sviluppato un sistema in grado di prevedere la saturazione di ossigeno fetale con una precisione senza precedenti.

Al centro di questa invenzione c’è un metodo che utilizza la luce applicata all’addome di un mammifero in gravidanza per raccogliere segnali sia dalla madre che dal feto. Questi segnali vengono poi analizzati utilizzando un modello di apprendimento automatico (machine learning) addestrato che è stato sviluppato attraverso una combinazione di dati simulati e reali. Il modello viene allenato utilizzando simulazioni di trasmissione della luce attraverso modelli tissutali che replicano le proprietà ottiche dei tessuti materni e fetali, inclusi fattori come il colore della pelle, il contenuto di melanina e i livelli di ossigeno nel sangue. Questi dati simulati vengono poi perfezionati con dati in vivo misurati, creando uno strumento predittivo robusto e accurato.

Il sistema è in grado di determinare sia la saturazione di ossigeno dell’emoglobina fetale che la saturazione di ossigeno tissutale, fornendo approfondimenti critici sulla salute del feto. Può anche rilevare condizioni come l’ipossia o l’ipossiemia fetale, avvisando in tempo reale gli operatori sanitari sui potenziali rischi. Isolando il segnale fetale dai dati compositi, il sistema garantisce che l’analisi sia focalizzata esclusivamente sul feto, migliorando l’accuratezza.

Ciò che distingue questa invenzione è la sua capacità di superare le difficoltà legate all’ottenimento di dati in vivo sufficienti per l’addestramento. Utilizzando simulazioni per generare una vasta serie di dati di scenari, Raydiant Oximetry ha creato un modello che può essere ottimizzato con una quantità minima di dati reali, riducendo significativamente i tempi e i costi di sviluppo. Questo approccio non solo accelera il percorso verso l’applicazione clinica, ma garantisce anche l’adattabilità del modello a diverse popolazioni e condizioni.

Questa tecnologia ha il potenziale per trasformare l’assistenza prenatale, fornendo ai clinici uno strumento affidabile e non invasivo per monitorare il benessere fetale e prendere decisioni informate durante la gravidanza e il parto. Colmando il divario tra simulazione e applicazione nel mondo reale, Raydiant Oximetry sta aprendo la strada a un’assistenza sanitaria materna e fetale più sicura ed efficace.

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