Ny forskning gir håp for tidligere diagnose og behandling

Tidlig identifisering av cerebral parese med kunstig intelligens

Noen nyfødte trenger intensiv medisinsk oppfølging etter fødsel. En liten andel av disse barna utvikler cerebral parese (CP), men diagnosen stilles ofte først ved 1–2 års alder. Tidlig diagnose er avgjørende for å starte behandling tidlig, optimalisere funksjon og forebygge komplikasjoner.

Lars Adde, forsker og spesialist i barnefysioterapi, NTNU og St. Olavshospital (SIMUT)
Publisert 04.11.2025
Sist oppdatert 06.11.2025
En person som tegner en pasient

 

Se In-Motion video og informasjon om forskningsaktiviteten

Fra ekspertobservasjon til kunstig intelligens

Ved SIMUT, St. Olavs hospital og NTNU, har forskere utviklet en metode der kunstig intelligens analyserer spedbarns spontane bevegelser i videoopptak. Dette gir mulighet for tidlig automatisk identifisering av CP, basert på sammenligning med et stort datagrunnlag av normale og avvikende bevegelsesmønstre.
 
Forskerne har tidligere utviklet In-Motion-appen for filming av spedbarn i hjemmemiljøet. Videoene sendes til St. Olavs hospital, hvor eksperter vurderer bevegelsene. Studien viste at foreldre med enkel instruksjon kan filme med god kvalitet hjemme. Erfaringene er videreført til en ny løsning.
 
Grafisk brukergrensesnitt, tekst, applikasjon
  © In Motion  

 

Medisinsk avstandsoppfølging i Helse Midt-Norge

Et tjenesteinnovasjonsprosjekt (2019–2025) har etablert en infrastruktur for videoopptak ved sykehusene i Helse Midt-Norge (St. Olavs hospital, Ålesund sjukehus og Sykehuset Levanger). Videoene lagres og vurderes av ekspertteamet i Trondheim. Samarbeid med HEMIT og CheckWare har gjort det mulig å sende videofiler trygt og effektivt fra foreldre til sykehus.
Prosjektet sikrer likeverdig helsetjeneste uavhengig av bosted og lokal kompetanse.
 
Les kundehistorie fra Checkware her
 
Cerebral parese (CP) er den vanligste årsaken til fysisk funksjonsnedsettelse hos barn. Forskningsgruppa har utviklet et AI-system for tidlig deteksjon av CP, basert på spontane bevegelser hos spedbarn 12–18 uker etter termin. Tidlig identifisering gir mulighet for behandling i en kritisk periode med høy hjerneplastisitet.
Prosjektet bruker en av verdens største videodatabaser for høyrisikospedbarn, administrert av St. Olavs hospital, og bidrar til å redusere ulikheter i helsetilbudet.
 
Lenke til mer informasjon om dyp-læringsprosjektet
 
Her finner du mer fakta om cerebral parese:
 
 
📎 https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/cerebral-palsy/symptoms-causes/syc-20353999
 
 

Kunstig intelligens løsningen skal nå tas i bruk i Helse Midt-Norge (2025-2028)

Den planlagte løsningen skal nå bygges som en programvare der KI modellene kjører og resultater presenteres for klinisk bruk og vil være det første av sitt slag. Å bruke maskinlæring/kunstig intelligens (KI) på store datasett for å lære opp modeller for å detektere CP (se C i figur) basert på «sporing» av spedbarnets spontane bevegelser (se B i figur) i en videofilm (se A i figur) har vært et internasjonalt forskningstema de siste 10-årene. Den foreslåtte løsningen fra SIMUT/NTNU/Helse Midt-Norge er det første eksemplet internasjonalt der resultater fra denne forskningen nå har mulighet til å omsettes til en beslutningsstøtte til klinisk bruk (se D og E i figur). Metoden er rask, vil kunne gi et svar etter mindre en 60 minutter og vil kunne gjøres med minimal belastning for pasienten (hjemme filming) og ressursbruk ved spesialisthelsetjenesten (fristille tid for medisinske eksperter).

Diagram