Zynnon erhält 800’000 CHF von Innosuisse für die Erforschung des Übertragungsrisikos von Atemwegsinfektionen

Zynnon erhält 800’000 CHF von Innosuisse für die Erforschung des Übertragungsrisikos von Atemwegsinfektionen

Zynnon erhält 800’000 CHF von Innosuisse für die Erforschung des Übertragungsrisikos von Atemwegsinfektionen
Khaled Abousaleh, Gründer und Geschäftsführer von Zynnon (Bild: Zynnon)

Schindellegi ˗̶ Zynnon, ein Schweizer Startup, das Lösungen zur Ermittlung des Übertragungsrisikos von Atemwegsinfektionen in Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen entwickelt, erhält von der schweizerischen Agentur für Innovationsförderung Innosuisse für die Umsetzung des Projektes Fördergelder in Höhe von rund 800‘000 CHF. Zynnon arbeitet mit dem Schweizer Innovationszentrum CSEM und dem Institut und Hochschule für Gesundheit La Source zusammen.

Atemwegsinfektionen sind die dritthäufigste Todesursache weltweit, sie sind jährlich für bis zu 4 % der Todesfälle verantwortlich. Sie belasten das Gesundheitssystem erheblich, ihre Kosten belaufen sich allein in den Vereinigten Staaten auf 100 Milliarden US-Dollar jährlich. Am stärksten betroffen sind Menschen ab 65 Jahren, sie machen 85 % der Todesfälle durch Atemwegsinfektionen aus.

Nosokomiale (durch Krankenhausaufenthalt entstandene), viral bedingte Atemwegsinfektionen (HARVI) werden als Ursache von Morbidität und Mortalität unterschätzt. Bei Krankenhauspatienten, insbesondere bei älteren Menschen mit multiplen Begleiterkrankungen, besteht ein erhöhtes Risiko für schwere Krankheitsverläufe im Zusammenhang mit viral bedingten Atemwegsinfektionen, die sie sich in geschlossenen Räumen zuziehen können.

Infektionen durch Krankenhausaufenthalt als grosses Risiko

Nosokomiale Infektionen stellen schon seit langem einen der grössten Risikofaktoren für Patienten dar, dies gilt insbesondere für Patienten, deren Krankenhausaufenthalt sich über mehrere Wochen oder Monate hinzieht. Aktuelle Daten zeigen jedoch, dass die Krankenhäuser trotz mehr als zwei Jahren Pandemie noch nicht in der Lage sind, Übertragungen innerhalb ihrer Räumlichkeiten zu vermeiden. Bei der hochansteckenden Omicron Variante sind bis zu 20% der Krankenhausbehandlungen auf Infektionen zurückzuführen, die in einem Krankenhaus aufgelesen wurden.

Der Luftweg ist ein belegter Übertragungsweg für zahlreiche Erreger, die z. B. Grippe, Tuberkulose, Masern und in jüngster Zeit SARS-CoV-2 auslösen. Während die medizinische Forschung sich der Suche nach Heilverfahren und Arzneimitteln zur Bekämpfung der Auswirkungen von Vireninfektionen widmet, zielt die Forschung im Engineering-Bereich darauf ab, die Hilfsmittel und Methoden zur Analyse des Infektionsrisikos, insbesondere in Innenräumen, zu verbessern. Dies geschieht mit Hilfe einer Modellierung der Virusübertragung über den Luftweg mit dem Ziel, vorbeugende oder kurative Massnahmen zu entwickeln.

Befähigung von Gesundheitseinrichtungen zur Verbesserung der Infektionsprävention und -kontrolle

Zur Unterstützung des Zynnon-Projekts, dessen Ziel es ist, die Echtzeit- Risikoüberwachung im Zusammenhang mit über den Luftweg übertragener Krankheitserreger in Innenräumen zu verbessern, bewilligte die Schweizer Innovationsagentur Innosuisse Fördermittel in Höhe von rund 800‘000 CHF. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit dem Schweizer Innovationszentrum CSEM und dem Institut und Hochschule für Gesundheit La Source über einen Zeitraum von 24 Monaten entwickelt und validiert.

„Wir freuen uns und sind stolz, dass unser Projekt von der Bundesagentur für Innovation unterstützt wird. Diese Förderung durch Innosuisse veranschaulicht die Bedeutung unseres Projekts zur Kontrolle und Verhinderung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten in Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen“, merkt Khaled Abousaleh, Gründer und Geschäftsführer von Zynnon, an.

Ziel dieser partnerschaftlichen Zusammenarbeit ist der Aufbau des ersten Systems zur Messung des Infektionsrisikos in Innenräumen mit Hilfe multimodaler kontaktloser Sensorik und Cloud-basierter künstlicher Intelligenz. Das vorgeschlagene System wird unter Anwendung eines fachübergreifenden Ansatzes, der Engineering, Datenanalyse und medizinisches Fachwissen kombiniert, entwickelt. Der Entwicklungsprozess bezieht Beiträge von Klinikern und Fachexperten mit ein, eine Pilotstudie mit klinischen Experten bildet die Grundlage für die funktionale Validierung des Systems.

Erster Einsatz im Inselspital Bern

Zynnon ist nun dabei, die erste Prüfung unter realen Patientenumgebungen am Inselspital, dem Universitätsspital Bern, zu starten. Ziel ist es, Echtzeitdaten zu sammeln, um das Modell der künstlichen Intelligenz zur Vorhersage des Übertragungsrisikos zu bauen und anzupassen.

CSEM freut sich, Zynnon unter Einsatz unserer weitreichenden Erfahrung im Bereich der medizinischen Entwicklungen und unserer Partnerschaften mit den Schweizer Universitätskliniken bei der Umsetzung dieser innovativen Gesundheitslösung zu unterstützen. Das CSEM-Team auf dem Inselcampus Bern übernimmt die Leitung des Projekts, seine Erfahrung im Bereich der medizinischen Vorrichtungen ist ein wesentlicher Faktor für den zukünftigen Markterfolg“, erläutert Christophe Verjus, Senior Projektmanager bei CSEM.

„Das Institut und Hochschule für Gesundheit La Source, die Fachhochschule Westschweiz HES-SO ist stolz darauf, mit seinem Innovationslabor (SILAB) Partner dieses Projekts zu sein und in Fortsetzung seiner Tradition einen Beitrag zur besseren Gesundheit und zu sichereren Arbeitsbedingungen für Gesundheitsfachkräfte zu leisten“, fügte Daniel Cefaï, Projektleiter beim Institut und Hochschule für Gesundheit La Source, hinzu. (Zynnon/mc/hfu)


Über Zynnon
Zynnon (www.zynnon.com) ist ein Startup, dass sich der Verbesserung und dem Schutz der Gesundheit der Menschen mithilfe des Internet of Medical Things (IoMT) verschrieben hat. Zynnon entwickelt Lieberty, einen innovativen berührungslosen multiparametrischen Sensor, der Gesundheits- und Umgebungsparameter miteinander kombiniert. Mit seiner Hilfe werden Innenräume im Hinblick auf die Ermittlung des Übertragungsrisikos von Atemwegsinfektionen analysiert. Das Gerät wird zusammen mit unserer Cloud-basierten Lösung für künstliche Intelligenz eingesetzt. Diese erstellt einen Infektionsrisiko-Index sowie Empfehlungen für Korrekturmassnahmen.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.