写于 2017-01-03 03:04:13| 云顶娱乐首页| 股票

用于评估镇静水平的计算机系统显示出与临床评估的强烈一致性佐治亚理工学院和佐治亚州东北部医学中心的研究人员更接近他们在医院重症监护病房(ICU)中实现自动化镇静管理的目标

他们已经开发出控制使用临床数据准确确定患者镇静水平的算法,并且如果水平发生变化,可以通知医务人员“ICU护士是医学中负担最多任务的工作之一,通常在同一时间照顾多个患者时间,所以如果我们可以使用控制系统技术来实现镇静任务的自动化,患者安全将得到加强,药物输送将在ICU中得到改善,“盖恩斯维尔东北乔治亚医疗中心的首席医学信息学官James Bailey说

Ga Bailey也是一位经过认证的麻醉师和重症监护专家决策和控制,研究人员报告了他们对来自366名ICU患者的超过15,000个临床测量值的分析,他们将其归类为“激动”或“不激动”

激动是衡量患者镇静水平的算法该算法返回与评估相同的结果医院工作人员92%的时间“手动镇静控制可能繁琐,不精确,耗时,有时质量差,这取决于ICU护士的技能和判断,”佐治亚理工学院教授Wassim Haddad说

航空航天工程“最终,我们设想了一个自动化系统,其中ICU护士评估ICU患者,将患者的镇静水平输入控制器,然后通过连续收集和分析定量来调整镇静剂量给药方案以将镇静维持在所需水平

关于患者的临床数据“这个项目部分由美国陆军支持在战场上,军事医生有时面临严苛的重症监护情况和使用先进的控制技术对于扩大医疗系统处理大量受伤士兵的能力至关重要在这个项目中与Haddad和Bailey合作的是Allen Tannenbaum和Behnood Gholami Tannenbaum联合任命作为佐治亚理工学院电气和计算机工程学院的Julian Hightower主席和佐治亚理工学院和埃默里大学的Wallace H Coulter生物医学工程系,而Gholami目前是佐治亚理工学院电气和计算机工程学院的博士后研究员

以Haddad和Bailey先前的工作为基础,在医院手术室自动化麻醉Haddad和Bailey开发的自适应控制算法控制麻醉药物的输注,以便在手术室手术期间保持所需的恒定麻醉深度临床试验结果将于3月出版的IEEE电子控制系统技术杂志上发表论文,证明对无意识的良好监管,允许安全有效地管理麻醉剂ICU中的重症患者经常需要有创监测和其他支持,这可能导致焦虑,激动和疼痛镇静对于这些患者的舒适和安全至关重要“开发用于镇静重症患者的闭环控制系统的挑战是找到适当的性能变量或变量来衡量患者的镇静水平, Gholami在ICU中说,研究人员使用的信息详细说明了每位患者的面部表情,粗大的运动,对潜在的有害刺激的反应,心率和血压的稳定性,非心脏交感神经稳定性,这使得自动化控制器能够提供足够的镇静作用而不会过度使用

和非语言疼痛e确定镇静水平研究人员将每个变量的临床数据分类为类别例如,患者的面部表情被分类为“放松”,“做鬼脸和呻吟”或“做鬼脸和哭泣”患者的非心脏交感神经稳定性是分类为“温暖和干燥的皮肤”,“脸红和汗湿”,或“苍白和汗湿“他们还记录了每位患者在运动活动和评估量表(MAAS)上的得分,临床医生使用该评分来评估0到6级的镇静水平

在MAAS系统中,得分为零表示”反应迟钝的患者, “三个代表一个”冷静和合作的病人“,六个代表一个”危险激动的病人“MAAS评分是主观的,可能导致镇静管理的不一致和变异使用贝叶斯网络,研究人员使用临床数据来计算概率患者感到焦躁从一年内在佐治亚州东北部医疗中心入住ICU的患者中收集的12,000个测量结果用于训练贝叶斯网络,剩下的3,000个用于测试它的18%

在测试案例中,计算机将患者归类为“激动”,但MAAS评分描述同一患者为“未激动”,占5%

在测试案例中,计算机将患者分类为“没有激动”,而MAAS评分表示“激动”这些概率表示假阳性率为18%,假阴性率为5%“这种性能水平将允许显着减少重症监护室护士的工作量,但它绝不会取代护士作为镇静充分性的最终判断,“Bailey说

”然而,通过减轻护士的一些与镇静滴定有关的工作,这将使护士能够更好地专注于他或她要求苛刻的工作的其他方面“研究人员在ICU中实现闭环控制镇静的下一步将是实时连续收集ICU患者的临床数据

未来的工作将会通过运动,面部表情和对刺激的反应来开发评估ICU镇静的客观技术数字成像将用于评估患者的面部前压力和粗大的运动运动在2010年6月出版的IEEE生物医学工程学报上发表的一项研究中,研究人员表明机器学习方法可用于评估患者使用面部表情的疼痛程度“我们将探讨我们可以从这些多个传感器中提取的数据与主观临床MAAS评分之间的关​​系,“Haddad说”我们将利用我们在手术室开发反馈控制算法的麻醉剂量水平的知识,开发专家系统在ICU自动化药物剂量“ - 网上: