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Point of care diagnostic solution for definitive differentiation of true and false threatened preterm labour cases

Projektbeschreibung

Nichtinvasives Gerät zur Diagnose drohender frühzeitiger Wehen

Drohende frühzeitige Wehen stellen ein erhebliches Risiko für Frühgeburten dar und erfordern einen Krankenhausaufenthalt während der Schwangerschaft, wovon 45 Millionen Fälle jährlich eintreten. Eine effiziente Diagnose frühzeitiger Wehen ist entscheidend für eine optimale Behandlung. Die derzeitigen Methoden erweisen sich jedoch als unzureichend, um solche Ereignisse tatsächlich zu erkennen. Im Rahmen des EIC-finanzierten Projekts FineBirth wurde erfolgreich ein nicht-invasives Diagnosegerät entwickelt, das mithilfe von Torsionswellen und künstlicher Intelligenz die Konsistenz des Gebärmutterhalsgewebes misst und so eine Echtzeiterkennung der Risiken für frühzeitige Wehen erlaubt. Das Gerät ist objektiv, genau und leicht bedienbar. Ziel des Projekts, das bereits in einer multizentrischen klinischen Studie mit über 300 Patientinnen an sieben Standorten getestet wurde, ist nun die Weiterentwicklung und Validierung der KI-Software. Außerdem ist die Durchführung einer multizentrischen klinischen Studie und die Erlangung der behördlichen Zulassung für das innovative Diagnosegerät geplant.

Ziel

Threatened Preterm Labour (TPTL) is the leading cause of preterm births and hospitalization during pregnancy. With 45M cases annually, treatments and resources are not being properly allocated towards the patients who need them. Efficient diagnosis of TPTL is the key to optimizing treatments but, current methods are ineffective at detecting true events.
INNITIUS has developed Fine Birth, the first non-invasive PoC diagnostic device that uses torsional waves and AI to directly measure a patients cervical tissue consistency to identify the risk of TPTL in real-time. It is objective, accurate, fast and can be operated by staff with minimal training.
We have reached TRL6, testing the prototype in a multicentre clinical study with +300 patients in 7 sites. We need 2.5M to fully develop and validate our AI software, do a multicentre pivotal clinical trial, and obtain regulatory approval, which we will be able to finalise with the support of the EIC.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.

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Koordinator

ULTRASOUND-INNOVATION MEDTECH SOCIEDAD LIMITADA
Netto-EU-Beitrag
€ 2 342 835,50
Adresse
AVENIDA SABINO ARANA 8, PLANTA 2
48013 Bilbao
Spanien

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
Noreste País Vasco Bizkaia
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
€ 3 346 908,00