Early Moves at Home: a deployable and scalable service

Het project richt zich op het vroegtijdig diagnosticeren van ontwikkelingsstoornissen bij hoog-risico pasgeborenen thuis, om de ontwikkeling van kinderen te verbeteren en zorgkosten te verlagen.

Subsidie
€ 200.000
2022

Projectdetails

Inleiding

Early Detection, Early Diagnosis, Early Intervention is de slagzin bij ontwikkelingsstoornissen van hoog-risico pasgeboren kinderen. Neolook en Life2Ledger passen hun samenwerking toe op de specifieke diagnoseketen van ontwikkelingsstoornissen bij pasgeborenen. Hoe eerder ontdekt, hoe beter het kind zich ontwikkelt. Dat is beter voor het kind en het gezin, want de ziektelast per kind loopt op tot ± 500k-1Mio over de complete cyclus van zorg.

Huidige Praktijk

De diagnoseketen verleggen we van een pure ziekenhuisaangelegenheid naar een ‘at home’ aangelegenheid. In de huidige praktijk worden baby’s die met risicofactoren ter wereld komen bij een te vroege of zware bevalling naar een specialistisch medisch centrum gebracht voor visuele observatie. De hoog-risico groep betreft 3% van alle bevallingen. De observatie gebeurt pas na 6 tot 9 maanden. Dat is te laat, omdat het handelingsperspectief voor veel ontwikkelingsstoornissen dan fors is verslechterd.

Initiatief

Met dit initiatief kan de diagnose bij 3 maanden worden gesteld, zoals de stand van wetenschap en praktijk verlangt. Om vroegtijdig te diagnosticeren bij kinderen thuis in plaats van in het ziekenhuis is samenspel nodig tussen ketenpartijen.

Ketenprestatie

Willen zij deze op zich eenvoudige stappen leveren, dan moet er onbetwistbaar zijn:

  1. Ketenvertrouwen op de dataverwerking en op ‘wie heeft wat wanneer gedaan’.
  2. Ketenadministratie moet worden afgehandeld.
  3. Ketenvergoeding moet worden uitbetaald.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 200.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2022

Partners & Locaties

Projectpartners

  • Life2Ledger B.V.penvoerder
  • NeoLook Solutions B.V.

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking

Mkb-innovati...

Premature baby's draadloos monitoren met de Bambi Belt

Het project ontwikkelt de Bambi Belt, een draadloos en huidvriendelijk monitoringsysteem voor premature baby’s, om stress en pijn te verminderen en de kwaliteit van zorg te verbeteren, wat ziekenhuisverblijven verkort en kosten verlaagt.

€ 348.460
Mkb-innovati...

Connected Home

Het project ontwikkelt een gebruiksvriendelijk systeem voor two-way televisie interactie dat via AI en sensoren zorgbehoevenden ondersteunt, medicatietrouw bevordert en de zorgdruk vermindert.

€ 335.349
Mkb-innovati...

Connected Cardiac Care

Het Connected Cardiac Care project ontwikkelt een hoogtechnologisch platform voor thuiszorg van hartpatiënten, gericht op vroegtijdige signalering van ziekteverschijnselen via mobiele gezondheidsmeters.

€ 146.431
Mkb-innovati...

Totaaloplossing voor anderhalvelijnszorg bij oogaandoeningen

Het project ontwikkelt een DRP-platform en gebruiksvriendelijke funduscamera om oogscreening te verbeteren, waardoor huisartsen zelf kunnen screenen en wachttijden voor oogzorg verminderen.

€ 198.205
Mkb-innovati...

3D Lifestyle Coaching

Het project '3D Lifestyle Coaching' ontwikkelt een datagedreven platform voor leefstijlcoaches om chronische ziekten te verminderen door veilige, gepersonaliseerde gezondheidsdata-analyse en beslisondersteuning.

€ 287.931

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

EIC Accelerator

Bringing newborn care home: An integral mHealth solution for neonatal jaundice management.

Picterus is creating a digital platform for at-home neonatal jaundice screening, empowering families to monitor conditions and streamline healthcare referrals, improving outcomes and resource efficiency.

€ 2.499.999
Mkb-innovati...

Haalbaarheidsonderzoek online platform Bloeiend Brein.

Het online platform [Aanvrager/Partner] biedt ouders laagdrempelige toegang tot kennis en begeleiding voor de optimale ontwikkeling van jonge kinderen (0-6 jaar) om vroegtijdige ontwikkelingsproblemen te voorkomen.

€ 19.992
Mkb-innovati...

Obseq Diagnostics

Het project onderzoekt de haalbaarheid van de softwaretool 'Obseq Diagnostics', die met slimme algoritmes en machine learning vroegtijdige diagnoses stelt op basis van medische data.

€ 20.000
Mkb-innovati...

A novel approach for the phenotype characterization of neurological pediatric movement disorders

Het project ontwikkelt een niet-invasieve AI-gestuurde oogvolgtechnologie voor de objectieve diagnose van pediatrische bewegingsstoornissen, met als doel nauwkeurige en gepersonaliseerde behandelingen te verbeteren.

€ 18.114
ERC Proof of...

A tool to detect cognitive abnormalities in the first year of life based on electroencephalography (EEG)

The babylearn project aims to develop an EEG-based tool for early assessment of cognitive functions in infants, enhancing diagnosis and support for at-risk populations like premature babies.

€ 150.000