MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGram
Het project ontwikkelt een AI-gestuurd systeem voor ambulancemedewerkers om snel en nauwkeurig hersenletsel te diagnosticeren via EEG, waardoor tijdige behandeling in IAT-ziekenhuizen mogelijk wordt.
Projectdetails
Inleiding
Jaarlijks krijgen naar schatting 130.000 mensen in Nederland te maken met enige vorm van hersenletsel door bijvoorbeeld een ongeluk, een tumor, een hartstilstand, een herseninfarct of een hersenbloeding. Snelle en correcte behandeling van hersenletsel is van levensbelang. Hiermee wordt de kans op blijvend hersenletsel verkleind.
Expertise in Behandeling
De behandeling van de verschillende vormen van hersenletsel vergt vergaande expertise. Niet ieder Nederlands ziekenhuis is uitgerust met de kennis en expertise om deze verschillende vormen van hersenletsel te kunnen behandelen. Zo is bijvoorbeeld Intra-arteriële trombectomie (IAT) de standaardbehandeling voor patiënten met een herseninfarct bij een occlusie van een groot bloedvat (large vessel occlusion, hierna: LVO). IAT wordt in een beperkt aantal ziekenhuizen gedaan.
Probleem van Overplaatsing
De helft van de patiënten met een LVO wordt in een regioziekenhuis gepresenteerd en in tweede instantie overgeplaatst naar een IAT-ziekenhuis. Dit vertraagt de start van de behandeling met ongeveer een uur en verkleint zo de kans op herstel. Directe presentatie in een IAT-ziekenhuis van alle patiënten met verdenking op een herseninfarct is niet haalbaar:
- Slechts ongeveer 7% van hen heeft een LVO.
- De IAT-ziekenhuizen zouden enorm worden overbelast.
Er is dus een methode voor selectie van patiënten met verondersteld hersenletsel nodig.
Rol van EEG
Uit eerdere studies is gebleken dat een Elektro-Encefalogram (hierna: EEG) kan worden ingezet om het type hersenletsel vast te stellen. Door ambulancemedewerkers de mogelijkheid te bieden om ter plaatse een EEG te maken, kan het type hersenletsel al voor aankomst bij het ziekenhuis worden bepaald. Bij een LVO kan er bijvoorbeeld worden besloten om door te rijden naar een IAT-ziekenhuis, waardoor er kostbare tijd wordt gewonnen en de kans op blijvend hersenletsel drastisch wordt verkleind.
Uitdagingen van EEG
Een nadeel van een EEG is de voorbereidingstijd en de vereiste nauwkeurigheid van de meting. Elektrodes dienen met een geleidende gel op de juiste locatie op het hoofd te worden aangebracht. Bij een verkeerde applicatie van de elektrodes zijn deze onbruikbaar. Ambulancemedewerkers in deze situatie hebben niet de tijd en niet de middelen om deze EEG-elektrodes met veel aandacht aan te brengen.
Daarnaast vergt interpretatie van de signalen enige kennis en expertise van de ambulancemedewerker. Met behulp van kunstmatige intelligentie kunnen patronen in de EEG-meting worden herkend. Deze patronen kunnen vervolgens worden gebruikt om het type hersenletsel vast te stellen.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Mentech Engineering B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGramDit project onderzoekt de haalbaarheid van een mobiel EEG-systeem voor snelle diagnose van hersenaandoeningen in ambulances. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Project MITH Nico.labDit project onderzoekt de haalbaarheid van EEG-herseninfarct triage in ambulances met AI-algoritmen om snel en nauwkeurig patiënten te identificeren voor directe behandeling. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
STRICT (STRoke diagnostiC Tool)Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een ambulance-test voor het vaststellen van beroerte-type via bloed-RNA's, om snelle behandeling en herstel te bevorderen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
StrokePointerTrianecT ontwikkelt StrokePointer, een medisch EEG-apparaat voor ambulancepersoneel om binnen 3 minuten LVO-herseninfarcten te detecteren, met als doel snellere en betere patiëntverzorging. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Predictive Epilepsy TreatmentCascar ontwikkelt een AI-gebaseerde Userinterface voor het analyseren van EEG-data van epilepsiepatiënten, om afwijkingen sneller te identificeren en patiënten meer controle te geven over hun behandeling. | Mkb-innovati... | € 19.992 | 2020 | Details |
MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGram
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een mobiel EEG-systeem voor snelle diagnose van hersenaandoeningen in ambulances.
Project MITH Nico.lab
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van EEG-herseninfarct triage in ambulances met AI-algoritmen om snel en nauwkeurig patiënten te identificeren voor directe behandeling.
STRICT (STRoke diagnostiC Tool)
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een ambulance-test voor het vaststellen van beroerte-type via bloed-RNA's, om snelle behandeling en herstel te bevorderen.
StrokePointer
TrianecT ontwikkelt StrokePointer, een medisch EEG-apparaat voor ambulancepersoneel om binnen 3 minuten LVO-herseninfarcten te detecteren, met als doel snellere en betere patiëntverzorging.
Predictive Epilepsy Treatment
Cascar ontwikkelt een AI-gebaseerde Userinterface voor het analyseren van EEG-data van epilepsiepatiënten, om afwijkingen sneller te identificeren en patiënten meer controle te geven over hun behandeling.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
S4E-platform: Simulaties en Signaaldetectie voor EpilepsieHet project ontwikkelt een AI-platform (S4E) voor het voorspellen van epilepsiesubtypes via hersensimulaties en fNIRS, om diagnostiek en behandeling te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 331.450 | 2023 | Details |
BraiN20®: A paradigm shift in Acute Ischemic Stroke (AIS) patient managementBraiN20 is a non-invasive device that monitors brain viability in AIS patients to enhance EVT decision-making and improve treatment outcomes through real-time data. | EIC Accelerator | € 2.500.000 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | Mkb-innovati... | € 120.943 | 2023 | Details |
Oog voor het Hart: de miniECGHet project ontwikkelt een miniECG voor huisartsen om snel en goedkoop hartdiagnoses te stellen, waardoor patiënten beter geholpen worden en de druk op specialisten vermindert. | Mkb-innovati... | € 340.060 | 2021 | Details |
Beeldgestuurde oplossingen in de cardiologie en neurologie. Innovatieve weefselherkenning en 4D-monitoring van resultaten bij patiëntenDit project ontwikkelt een cloudplatform voor 3D-beeldbewerking en 4D-analyse om gepersonaliseerde revalidatie en succesvolle pacemakerimplantaties te verbeteren in cardiologie en neurologie. | Mkb-innovati... | € 262.962 | 2019 | Details |
S4E-platform: Simulaties en Signaaldetectie voor Epilepsie
Het project ontwikkelt een AI-platform (S4E) voor het voorspellen van epilepsiesubtypes via hersensimulaties en fNIRS, om diagnostiek en behandeling te verbeteren.
BraiN20®: A paradigm shift in Acute Ischemic Stroke (AIS) patient management
BraiN20 is a non-invasive device that monitors brain viability in AIS patients to enhance EVT decision-making and improve treatment outcomes through real-time data.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Oog voor het Hart: de miniECG
Het project ontwikkelt een miniECG voor huisartsen om snel en goedkoop hartdiagnoses te stellen, waardoor patiënten beter geholpen worden en de druk op specialisten vermindert.
Beeldgestuurde oplossingen in de cardiologie en neurologie. Innovatieve weefselherkenning en 4D-monitoring van resultaten bij patiënten
Dit project ontwikkelt een cloudplatform voor 3D-beeldbewerking en 4D-analyse om gepersonaliseerde revalidatie en succesvolle pacemakerimplantaties te verbeteren in cardiologie en neurologie.