SubsidieMeestersEarly 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.
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:
- Ketenvertrouwen op de dataverwerking en op ‘wie heeft wat wanneer gedaan’.
- Ketenadministratie moet worden afgehandeld.
- Ketenvergoeding moet worden uitbetaald.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 200.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2022 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Life2Ledger B.V.penvoerder
- NeoLook Solutions B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaartHet project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten. | MIT R&D Samenwerking | € 177.700 | 2023 | Details |
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | MIT R&D Samenwerking | € 286.773 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | MIT R&D Samenwerking | € 120.943 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart
Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
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. | ERC POC | € 150.000 | 2023 | Details |
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. | EIC Accelerator | € 2.499.999 | 2023 | Details |
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. | MIT Haalbaarheid | € 19.992 | 2022 | Details |
Pathological Gait Partitioning UIHet project onderzoekt de haalbaarheid van een webdashboard voor artsen om looppatronen van patiënten met bewegingsstoornissen op afstand te visualiseren en te volgen, ter verbetering van diagnose en behandeling. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
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.
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.
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.
Pathological Gait Partitioning UI
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een webdashboard voor artsen om looppatronen van patiënten met bewegingsstoornissen op afstand te visualiseren en te volgen, ter verbetering van diagnose en behandeling.