Predikce výsledku mimonemocniční srdeční zástavy (PREDOHCA)

Při přednemocniční zástavě dýchání a oběhu je v Horním Rakousku ročně resuscitováno kardiopulmonální resuscitací přibližně 1000 osob. I přes neustálý další vývoj metod, vybavení a neustálé školení záchranných a záchranných týmů pracujících na místě stále většina pacientů, kteří musí být přednemocničně resuscitováni, umírá. I pacienti, u kterých lze obnovit oběhovou funkci během přednemocniční resuscitace (Return of Spontaneous Circulation, ROSC), však vyžadují intenzivní lékařskou péči v řádu dnů až týdnů a často se velmi obtížně vrací do normálního, samostatného života.

Úspěch resuscitačních opatření závisí na kvalitě provedené resuscitace a také na faktorech specifických pro pacienta. Hodnotící škály, jako je skóre cerebrální výkonnostní kategorie (CPC), umožňují následné hodnocení úspěchu resuscitace. V dnešní době je velmi obtížné a priori odhadnout výsledek resuscitace. V mnoha případech není na začátku léčebné cesty vůbec jasné, zda se u jednotlivého pacienta očekává nepříznivá prognóza v souvislosti se zástavou dechu nebo zda je možná restitutio ad integrum.

Rozhodnutí o pokračování nebo přerušení resuscitace tak může být učiněno pouze na základě individuálního posouzení lékaře. Kromě primárního zájmu předčasného zastavení resuscitace existuje také riziko, že po resuscitaci budou lékařské prostředky použity nad rámec normální úrovně, aniž by se očekával úspěšný výsledek. Odhadování a kategorizace následného výsledku je pro ošetřující tým v akutní situaci obtížné a emocionálně stresující. Některé faktory, které ovlivňují výsledek, jsou nyní známy: Jak se mozková hypoperfuze zvyšuje, pravděpodobnost přežití prudce klesá s každou minutou. V této souvislosti byly v různých pracích identifikovány potenciálně reverzibilní příčiny, které umožňují kauzální terapii zlepšit neurologický výsledek. Kromě nejdůležitější terapie přemosťující hypoperfuzi, komprese hrudníku, s cílem zajistit minimální perfuzi mozku je třeba zmínit především okamžitou defibrilaci, která nově umožňuje i lékařským laikům používat defibrilátory jako součást Public Access Defibrillation Network.

Přes veškerou snahu však zatím nelze u velkého počtu případů v rané fázi spolehlivě konstatovat pravděpodobný výsledek osob se zástavou dechu a oběhu s vysokou mírou jistoty.

Umělá inteligence označuje schopnost strojů vykonávat kognitivní úkoly, jako je rozpoznávání objektů na obrázcích a jejich klasifikace. Po dlouhou dobu bylo mnoho procesů příliš složitých na to, aby je bylo možné prozkoumat prostřednictvím dostatečného výpočetního výkonu, úložné kapacity a porozumění. V poslední době však technologický pokrok vrátil do popředí strojové učení (ML) a konstrukty za ním, včetně těch, které jsou založeny na takzvaných neuronových sítích (známých přibližně od roku 1950). K dispozici je nejen vývoj teoretických modelů, ale po rozsáhlém testování i zařízení použitelná v každodenním rutinním provozu.

Moderní metody strojového učení umožňují řadu nových přístupů k hodnocení operací, včetně modelování složitých systémů a hledání vztahů mezi modely.