On estime que 15 millions de bébés naissent prématurément chaque année, ce qui pose un risque important pour la santé maternelle et néonatale. Le projet WISH, financé par l’UE, promeut un nouvel outil de surveillance du risque de travail prématuré à domicile.La naissance prématurée est définie comme toute naissance vivante avant la 37e semaine de grossesse et est associée à des complications qui entraînent des mortalités, aussi bien néonatale qu’infantile. En outre, les bébés prématurés sont sujets à de graves maladies à long terme, à des handicaps permanents comme la paralysie cérébrale et les maladies respiratoires, ainsi qu’à une mauvaise qualité de vie. Par conséquent, la prématurité est la cause de grandes souffrances et de stress psychologique pour les parents.
L’apprentissage automatique pour prédire les naissances prématurées
Actuellement, des bilans de santé réguliers et des examens cliniques en milieu hospitalier sont la seule solution disponible pour les femmes enceintes qui permette de diagnostiquer un travail prématuré. Cependant, les futurs parents confondent souvent les contractions de Braxton‑Hicks, qui se produisent normalement pendant une grossesse en bonne santé, avec des contractions de travail prématuré. Cela augmente les visites à l’hôpital et les coûts de soins de santé concomitants.
Pour résoudre ce problème, le projet WISH, financé par l’UE, a développé une plateforme innovante pour la surveillance maternelle et fœtale antepartum. «WISH s’intègre parfaitement dans les activités quotidiennes des femmes enceintes d’une manière qui permettra une surveillance antepartum à distance à domicile», explique Julien Penders, cofondateur et chef de l’exploitation de Bloomlife.
Le système WISH se compose d’un patch d’électrode spécialement conçu, d’une application grand public, d’un tableau de bord en ligne et d’une plateforme de données sécurisée dans le nuage. Il mesure les paramètres de santé maternelle et fœtale, tels que la fréquence cardiaque et l’activité utérine, grâce à un capteur spécifique. Ces informations en temps réel sont traitées à l’aide d’algorithmes avancés et d’apprentissage automatique pour fournir la probabilité qu’une femme soit en travail…
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