Použití umělé inteligence k vedení tekutinové terapie během rozsáhlých onkologických operací: Randomizovaná kontrolovaná studie (FOCUS-AFM)

Tato multicentrická randomizovaná kontrolovaná klinická studie hodnotí dopad intraoperační intravenózní tekutinové terapie řízené umělou inteligencí na hemodynamický management a pooperační výsledky u dospělých pacientů podstupujících rozsáhlou břišní onkologickou operaci.

Optimální intraoperační tekutinová terapie je klíčovou součástí anesteziologického managementu během rozsáhlé onkologické operace. Nedostatečné i nadměrné podávání tekutin může přispívat k hemodynamické nestabilitě a pooperačním komplikacím. Epizody intraoperační hypotenze jsou konzistentně spojovány se zvýšenou pooperační morbiditou a mortalitou, zejména u vysoce rizikových chirurgických populací. Ačkoli byly navrženy cílené strategie pro intraoperační tekutinovou terapii, jejich implementace v rutinní klinické praxi zůstává heterogenní a vysoce závislá na operátorovi.

Pokroky v umělé inteligenci umožnily vývoj rozhodovacích podpůrných systémů schopných integrovat kontinuální hemodynamická data získaná ze standardního intraoperačního monitorování. Tyto systémy jsou navrženy tak, aby asistovaly klinikům analýzou více fyziologických proměnných v reálném čase a poskytováním doporučení pro intravenózní podávání tekutin s cílem podpory cirkulační stability, přičemž zachovávají plnou kontrolu klinika nad léčebnými rozhodnutími.

V této studii jsou účastníci podstupující rozsáhlou břišní onkologickou operaci v celkové anestezii náhodně rozděleni, aby dostávali buď intravenózní tekutinovou terapii řízenou umělou inteligencí, nebo standardní intravenózní tekutinový management podle rutinní klinické praxe. Randomizace je centralizovaná a stratifikovaná podle relevantních procedurálních faktorů. V intervenční skupině je podávání intravenózních tekutin podporováno rozhodovacím podpůrným systémem založeným na umělé inteligenci, který kontinuálně analyzuje intraoperační hemodynamická data a generuje doporučení pro tekutinové výzvy. Klinikové jsou silně podporováni k následování doporučení systému; nicméně si zachovávají plnou odpovědnost a mohou tato doporučení přijmout nebo odmítnout na základě svého klinického úsudku. V kontrolní skupině je intraoperační tekutinová terapie řízena podle obvyklé klinické praxe bez vedení umělou inteligencí.

Standardní perioperační monitorování je aplikováno v obou studijních skupinách, včetně kontinuálního invazivního monitorování arteriálního krevního tlaku. Intraoperační hemodynamické proměnné, podávání tekutin a užití vazoaktivních léků jsou prospektivně zaznamenávány pomocí elektronických anesteziologických záznamů a výstupů monitorovacích systémů. Pooperační klinická data jsou sbírána během rutinní lůžkové péče a plánovaného sledování.

Studie se zaměřuje na intraoperační období jako klíčové okno, během kterého může hemodynamický management ovlivnit pooperační zotavení a dlouhodobější výsledky. Hodnocením přístupu založeného na rozhodovacím podpůrném systému s umělou inteligencí v randomizovaném multicentrickém prostředí si tato studie klade za cíl generovat důkazy o tom, zda technologie asistovaná intravenózní tekutinová terapie může zlepšit intraoperační management a podpořit lepší klinické výsledky u pacientů podstupujících rozsáhlou onkologickou operaci.