פגים הם תינוקות שנולדו לפני הזמן הרצוי. בפגיה מאושפזים פגים שנולדו בשבוע הריון מוקדם ומערכות גופם עדיין לא בשלו לכדי תפקודם הרגיל. משום כך תקופת הפגות מחייבת ניטור קליני צמוד ושימוש בטכנולוגיות רפואיות רבות. נתוני העתק (Big data) הנצברים לאורך האשפוז מאוגדים בענן. הקמת תשתית חדר המחקר מאפשרת שימוש בשיטות הבינה המלאכותית לזיהוי ומניעת הדרדרות במצב הקליני של הפג. זהו אחד התחומים המאתגרים מבחינת השימוש בשיטות הבינה המלאכותית לצרכי שיפור הטיפול וייעול השירותים הניתנים. מתוך כך, המרכז הרפואי נותן דגש לפיתוח תשתיות המידע המתאימות לאיסוף ועיבוד כמות הנתונים העצומה והמגוונת (Big data) ופועל לפיתוח מוצרים מבוססי בינה מלאכותית (AI). 

נתוני הניטור הרציף כוללים מעקב מדדים פיזיולוגיים, מאזן נוזלים, נתוני הנשמה ונשימה, משקל והזנה. מחוברים לכך נתוני הרשומה הקלינית המלאה, אומדנים קליניים, אבחנות ופרוצדורות, נתוני מעבדה, דימות, מעקב התפתחותי ותמיכה מקצועית להורים, כמו גם נתונים תפעוליים ואחרים.

המידע המאוגד מצוי בענן במבנה ארגז החול (Sandbox) הינו מובנה (Structured) ושאינו מובנה (Unstructured). מידע זה מאפשר להשתמש בכלים מתחום הלמידה החישובית (Machine Learning), הלמידה העמוקה (Deep Learning), עיבוד וניתוח טקסט במתודולוגיות שונות (דוגמת NLP) וכדומה.

תחום הנאונטולוגיה מהווה כר נרחב לשיתופי פעולה, פיתוחים ומחקרים. דוגמאות לחלק משיתופי הפעולה: