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Scanner de Pañal
Las deposiciones de tu bebé dicen mucho sobre su salud y bienestar. Su color y consistencia cambian según su tipo de alimentación y su edad. Pero... ¿Qué es normal y qué no?
¡Nuestra herramienta ayuda a complementar la consulta pediátrica! Podes utilizar dos opciones disponibles:
Scanner de Pañal: Usá los deslizadores para seleccionar el color y la textura que más se parezcan a la deposición de tu bebé. Recibí consejos de cuidado para su pancita.
Scanner de Pañal con IA: Registrá la edad de tu bebé y su tipo de alimentación, subí una foto y dejá que nuestro algoritmo la analice para orientarte de forma personalizada. También podés tener un historial de los pañales de tu bebé para consultar luego con tu pediatra.
Recordá que esta herramienta no reemplaza la consulta médica.
Advertencia: Los cambios repentinos en la frecuencia, consistencia y color de las heces de tu bebé pueden requerir atención específica, sobre todo si no ha habido cambios en su alimentación.
Contactá a tu médico o concurrí a una guardia si observas cualquiera de los siguientes síntomas: fiebre, vómitos, irritabilidad/rechazo, sangre o moco en las heces, heces blanquecinas, heces negras o parecidas al alquitrán (a menos que sean meconio), rechazo a comer o beber, dificultades para alimentarse o tragar, orina oscura o disminuida, disminución de la actividad o cambios en la capacidad de respuesta.
Más información en la siguiente nota: Descifrando el pañal: ¿cómo saber si todo está bien?
Preguntas frecuentes
El Scanner de Pañal es una herramienta digital desarrollada con inteligencia artificial para analizar el contenido del pañal de tu bebé. Al subir una foto del pañal, el sistema escanea la imagen y ofrece una interpretación basada en patrones visuales previamente entrenados. Esta tecnología permite identificar características como color, textura y consistencia de la materia fecal para acompañar la consulta al pediatra/especialista. Se realizaron estudios basados en machine learning, validados con consensos de profesionales y escala de heces de Bruselas (BITSS). Fue probado en contextos clínicos con grandes volúmenes de datos (por ejemplo, en China con más de 2.5 millones de casos), lo que permitió ajustar su precisión y confiabilidad. Cabe aclarar que si la herramienta detecta una imagen que podría significar una "red flag" o bandera roja", sugiere inmediatamente la consulta con el pediatra y/o especialista. Es importante destacar que no es una herramienta de diagnóstico y no reemplaza la consulta con el pediatra y/o especialista.
Lactancia exclusiva: Alimentación basada únicamente en leche materna, sin agua ni otros alimentos, hasta los 6 meses de vida.
Fórmulas infantiles: Corresponde a la alimentación exclusiva con leches de fórmulas infantiles.
Alimentación mixta: Combina leche materna con fórmula infantil, según necesidad o elección, siguiendo la recomendación pediátrica.
Alimentación complementaria: A partir de los 6 meses, se suman otros alimentos sólidos a la leche como base.
- Ludwig, T., et al., Machine Learning Supports Automated Digital Image Scoring of Stool Consistency in Diapers. J Pediatr Gastroenterol Nutr, 2021. 72(2): p. 255-261.
- Xiao, F., et al., Generation and application of a convolutional neural networks algorithm in evaluating stool consistency in diapers. Acta Paediatr, 2023. 112(6): p. 1333-1340.
- Oral session presented at 52th Annual ESPGHAN meeting, Glasgow, Scotland. Thomas Ludwig, Jill Wong, Ines Oukid, Koen Huysentruyt, Puspita Roy, Agathe C. Foussat, Yvan Vandenplas. Evaluación automatizada de la consistencia de las heces en niños que aún usan pañal mediante algoritmos de aprendizaje automático.
- Poster session presented at 52th Annual ESPGHAN meeting, Glasgow, Scotland. Thomas Ludwig, Koen Huysentruyt, Jill Wong, Steven Ting, Agathe C. Foussat, Puspita Roy, Yvan Vandenplas. Estudio observacional muestra un alto grado de concordancia entre observadores para la Escala de Heces de Infantes y Niños Pequeños de Bruselas (BITSS) en niños que aún usan pañal.
- Poster session presented at 54th Annual ESPGHAN meeting, Copenhagen, Denmark. Xiao, F. F., Wang, Y. Z., Ludwig, T., Chen, S. J., Sun, N., Zheng, YX., Huysentruyt, K., Vandenplas, Y., & Zhang, T. (2022). Real world application of a Convolutional Neural Network generated algorithm to identify stool consistency of non-toilet trained children. Link: https://researchportalvub.be/en/publications/real-world-application-of-a-convolutional-neural-network-generate Nota: El algoritmo de color de las heces se basa en el esquema de color RGB y proporciona un algoritmo de coincidencia con 7 colores (basado en la escala de heces de Ámsterdam y el protocolo de ictericia). Los dos o tres colores más comunes se relacionan con los siete colores, por lo que el algoritmo de color de las heces no es totalmente preciso. Por lo tanto, no se publica ni se realiza ningún resumen sobre el color de las heces.
- Huysentruyt, K., et al., The Brussels Infant and Toddler Stool Scale: A Study on Interobserver Reliability. J Pediatr Gastroenterol Nutr, 2019. 68(2): p. 07-213.
- Wu, J., et al., The Effectiveness of Artificial Intelligence in Assisting Mothers with Assessing Infant Stool Consistency in a Breastfeeding Cohort Study in China. Nutrients, 2024. 16(6).
