Předvídání neuromuskulární obnovy u chirurgických pacientů pomocí strojového učení (PINES)

Cílem projektu PINES je identifikovat model, který dokáže přesně předpovědět 1) čas do úplného neuromuskulárního zotavení, 2) optimální načasování a dávku neuromuskulárních blokátorů v každém časovém bodě během operace a 3) poměr TOF na odhadovaném konci operace k posouzení reziduální paralýzy. Kromě toho bude provedena prospektivní klinická pilotní studie s cílem porovnat neuromuskulární zotavení předpokládané anesteziologem s regenerací podle algoritmu.

Projekt se skládá ze dvou hlavních cílů:

I. Analýza velkých dat

• Zřízení datového skladu: Budou využívána data elektronické matriky.
• Generování predikčních modelů: Klasifikační modely budou nejprve použity k identifikaci a zvážení relevantních parametrů shromážděných během premedikace a během operace. Ty budou tvořit základ pro tréninkovou kohortu, kterou pak lze použít k provedení simulované analýzy dat v reálném čase. Pro porovnání modelů budou vypočteny ztrátové funkce střední kvadratická chyba, střední absolutní chyba a Huberova ztráta.

II. Prospektivní srovnání predikce: model strojového učení vs. anesteziolog

S použitím ověřeného konečného predikčního modelu s nejlepší přesností provedeme prospektivní klinickou pilotní studii. Soubor bude zahrnovat prospektivně zařazené chirurgické pacienty, které bude analyzovat predikční model, stejně jako zkušený anesteziolog. Budou zahrnuty operace vyžadující neuromuskulární blokádu jakéhokoli nedepolarizujícího neuromuskulárního blokátoru. Anesteziolog prospektivně odhadne dobu do nervosvalové obnovy v 10minutových intervalech počínaje úvodní dávkou neuromuskulárního blokátoru při úvodu do anestezie. Shoda mezi predikcemi a objektivně naměřeným poměrem času k TOF >0,95 bude posouzena pomocí mezihodnotitelských korelačních koeficientů.