Du lait maternel enrichi pour répondre aux besoins de chaque bébé prématuré
Un bébé sur dix naît avant terme, selon les chiffres de l’OMS. En Europe, la naissance avant terme est l’une des deux principales causes de mortalité néonatale et peut également se solder par des problèmes de santé à long terme tels que l’asthme, le diabète, ainsi que des problèmes visuels et auditifs. Elle est associée à un coût annuel total de 20 milliards d’EUR pour le système de santé européen. La nutrition joue un rôle crucial dans la prévention des maladies en favorisant une croissance et un développement précoces. Si le lait maternel constitue l’alimentation idéale pour tout nourrisson, il ne couvre souvent pas les besoins nutritionnels d’un prématuré, explique Isabel de Oliveira Correa, directrice générale de Tellspec: «La teneur en nutriments du lait humain étant très variable, un enrichissement personnalisé ou ciblé est recommandé afin d’éviter la sous-alimentation».
Du lait maternel sur mesure
Pour fournir aux bébés nés prématurément les nutriments dont ils ont besoin, sa société a développé une solution qui permettra d’enrichir le lait humain en tenant compte de sa composition et des besoins nutritionnels de l’enfant. Grâce au projet Preemie, financé par l’UE, ils ont pu développer un écosystème permettant de personnaliser et de suivre l’alimentation de chaque nourrisson, réduisant ainsi les risques pour la santé des prématurés. Le système de test portable et simple d’utilisation est basé sur un capteur qui analyse les résultats en quelques secondes seulement grâce à un logiciel dédié installé sur une tablette. Le capteur, un spectromètre dans l’infrarouge proche assisté par l’IA, scanne le lait. Le moteur IA dans le cloud analyse ensuite le contenu nutritionnel tel que les matières grasses, les protéines, les glucides et l’énergie. «Sur la base des résultats, le système suggère automatiquement l’enrichissement requis en fonction des besoins du prématuré. Il permet également au personnel des unités néonatales de suivre l’apport nutritionnel au fil du temps et de le corréler avec la croissance du nourrisson, afin d’aider à prescrire le prochain enrichissement», explique Isabel de Oliveira Correa.
Un coup de pouce au lait des donneuses
Le système Preemie profitera non seulement au personnel médical et à leurs patients, mais aussi aux banques de lait humain qui doivent recevoir des informations rapides et précises sur la composition du lait des donneuses. Le processus facilitera le suivi des informations tout au long de la chaîne d’approvisionnement du lait à l’aide de la technologie de la chaîne de blocs, améliorant ainsi la transparence, la traçabilité et la sécurité. Une analyse coûts-avantages a révélé que le système permet de diminuer le coût global des soins aux nourrissons de très faible poids à la naissance. Il permet également d’économiser jusqu’à 40 % du temps de scan nécessaire aux opérateurs par rapport aux solutions actuelles. «Le système Preemie devrait avoir un impact radical sur les pronostics cliniques des nourrissons, en réduisant la prévalence des principales maladies et des troubles à long terme. Il aidera les néonatologistes à prendre des décisions fondées sur des données, à réduire les erreurs humaines et à accroître l’efficacité de l’ensemble du processus», souligne Isabel de Oliveira Correa.
Des soins néonatals guidés par les données
L’équipe de Preemie s’emploie à présent à mettre le système à la disposition des hôpitaux et des banques de lait. Le projet financé par l’UE leur a permis de déposer quatre brevets et trois marques commerciales; les prochaines étapes consistent à finaliser la certification, à signer des accords de distribution et à décrocher de nouveaux financements. Les prix du design remportés dans le cadre du projet constituent autant d’arguments supplémentaires à présenter aux investisseurs. Pour l’avenir, Isabel de Oliveira Correa espère pousser plus loin la contribution de son équipe aux soins néonatals: «En nous appuyant sur l’expertise et l’infrastructure développées au cours du projet Preemie, nous souhaitons exploiter de vastes ensembles de données cliniques afin de dégager des perspectives uniques pour améliorer les soins de santé néonatals».
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