Leche materna mejorada para satisfacer las necesidades de cada bebé prematuro
Uno de cada diez bebés nace de forma prematura, según cifras de la Organización Mundial de la Salud. En Europa, el parto prematuro es una de las dos principales causas de mortalidad neonatal y también puede provocar problemas de salud a largo plazo, como asma y diabetes, así como problemas visuales y auditivos. Se asocia a un coste total anual de 20 000 millones EUR para el sistema sanitario europeo. La nutrición desempeña un papel crucial en la prevención de enfermedades al contribuir al crecimiento y desarrollo temprano. Si bien la leche materna es la nutrición ideal para cualquier bebé, a menudo no cubre las necesidades nutricionales de un bebé prematuro, explica Isabel de Oliveira Correa, directora ejecutiva de Tellspec: «Dado que la leche materna es muy variable en contenido de nutrientes, se recomienda un enriquecimiento personalizado o específico para prevenir la desnutrición».
Leche materna a medida
Para proporcionar a los bebés prematuros los nutrientes que requieren, su empresa desarrolló una solución que permitirá enriquecer la leche materna teniendo en cuenta su composición y las necesidades nutricionales del niño. Gracias al proyecto Preemie, financiado con fondos europeos, se desarrolló un ecosistema para personalizar y realizar un seguimiento de la nutrición de cada bebé, lo que reduce los riesgos para la salud de los bebés prematuros. El sistema de prueba portátil y fácil de usar se basa en un sensor que analiza los resultados en solo unos segundos a través de un «software» específico que se ejecuta en una tableta. El sensor, un espectrómetro de infrarrojo cercano compatible con inteligencia artificial (IA), escanea la leche. Luego, el motor de IA en la nube analiza el contenido nutricional, como las grasas, las proteínas, los hidratos de carbono y la energía. «Con base en los resultados, el sistema sugiere automáticamente el enriquecimiento requerido según las necesidades del bebé prematuro. También permite que el personal de las unidades neonatales realice un seguimiento de la ingesta nutricional a lo largo del tiempo y la correlacione con el crecimiento de un bebé, a fin de ayudar a prescribir el próximo enriquecimiento», explica De Oliveira Correa.
Una mejora para la leche donada
El sistema de Preemie beneficiará no solo al personal médico y sus pacientes, sino también a los bancos de leche materna que necesitan recibir información rápida y precisa sobre la composición de la leche de las donantes. El proceso facilitará el seguimiento de la información a lo largo de la cadena de suministro de la leche con la ayuda de la tecnología de cadena de bloques, lo que mejorará la transparencia, la rastreabilidad y la seguridad. Un análisis de coste-beneficio reveló que el sistema ayuda a disminuir el coste total de la atención de los bebés de muy bajo peso al nacer. También ahorra hasta un 40 % del tiempo que necesitan los técnicos para escanear en comparación con las tecnologías actuales. «Se espera que el sistema de Preemie tenga un gran efecto en los desenlaces clínicos de los bebés, al reducir la prevalencia de enfermedades clave y trastornos a largo plazo. Ayudará a los neonatólogos a tomar decisiones basadas en datos, reducir el error humano y hacer que todo el proceso sea más eficiente», comenta De Oliveira Correa.
Cuidados neonatales basados en datos
El equipo de Preemie ahora está trabajando para ofrecer el sistema a los hospitales y bancos de leche. El proyecto financiado con fondos europeos les permitió presentar cuatro patentes y tres marcas registradas; los próximos pasos incluyen finalizar la certificación, firmar los acuerdos de distribución y atraer nuevos fondos. Los premios de diseño recibidos como resultado del proyecto proporcionan más argumentos para presentar a los inversores. Mirando hacia el futuro, De Oliveira Correa espera llevar más lejos la contribución que su equipo puede hacer a la atención sanitaria neonatal: «Con la experiencia y la infraestructura desarrolladas durante el proyecto Preemie, nuestro objetivo es aprovechar grandes conjuntos de datos clínicos para proporcionar información sin precedentes que mejore la atención médica neonatal».
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