Machine Learning og 3D-billedbaseret modellering til estimering af kropsvægt.

Lægemiddeldoseringsfejl kan have en katastrofal effekt hos akut syge patienter, såsom apopleksipatienter, der har behov for trombolytisk behandling, eller patienter, der har behov for akut sedation. Hos en akut syg patient er unøjagtige vægtestimater en væsentlig årsag til doseringsfejl, og vægtestimater, der afviger med >10 % fra den faktiske vægt, kan gøre behandlingen i sig selv livstruende. Upræcise vægtestimater fører til unøjagtige lægemiddeldoser, som kan resultere i potentielt dødelig behandlingssvigt (fra subterapeutiske doser) eller potentielt fatale bivirkninger (fra supraterapeutiske doser). Næsten 75 % af behandlingssvigt hos overvægtige patienter kan være relateret til fejl i vægtestimering. Når klinisk behandling er tidsfølsom, kan det være umuligt at opnå en målt vægt hos >50 % af patienterne. Under disse omstændigheder er en hurtig, nøjagtig metode til at estimere vægt kritisk. En nylig nyskabelse er brugen af ​​et billigt 3D-kamerasystem til at estimere vægt. 3D-kameraenheden (f.eks. Intel RealSense D415) bruges til at opnå et punktskykort over patientens krop, hvorfra et vægtestimat kan estimeres baseret på algoritmer udledt ved hjælp af indviklet neurale netværksanalyse. Indledende undersøgelser har været yderst lovende med hensyn til den nøjagtighed, der kan opnås med dette system til at estimere total kropsvægt (TBW).

Det primære formål med denne undersøgelse er at måle nøjagtigheden af ​​vægtestimeringer ved hjælp af 3D-kamerasystemet hos akut syge eller skadede ED-patienter og sammenligne denne nøjagtighed med standardbehandlingen. Vi vil sammenligne ydeevnen og nedstrømseffekterne af vægtestimering ved hjælp af 3D-kamerasystemet med standardbehandling i et randomiseret kontrolleret forsøg med akut syge eller tilskadekomne voksne, der præsenterer sig for ED.

Vores hypotese er, at vores 3D-kamerasystem vil give realtidsestimater af TBW, IBW og LBW i en nødsituation og vil overstige nøjagtigheden af ​​eksisterende metoder til vægtestimering.

Støtte til ikke-kliniske forsøgsstudier vil fastslå nøjagtigheden af ​​3D-kamerasystemet under laboratorieforhold og i simulerede medicinske nødsituationer. Dets ydeevne og dets indvirkning på downstream-lægemiddeldoseringsnøjagtigheden skal imidlertid fastslås under akutbehandling i et reelt klinisk miljø. Denne undersøgelse vil give et væsentligt perspektiv om nøjagtigheden og funktionen af ​​3D-kamerasystemet samt vægtestimering i den virkelige verden under akutbehandling. Den vil også beskrive evnen til at måle vægt ved hjælp af vægte i sengen og til at opnå vægtestimeringer fra patienter selv og familiemedlemmer i ED-patienter. Det sekundære mål, at bestemme nøjagtigheden af ​​lægemiddeldoser i hver del af undersøgelsen, vil give kritisk information om behovet for alternative vægtskalarer hos overvægtige og sygeligt overvægtige patienter, der præsenterer sig for ED. Undersøgelsen vil fastslå behovet for standarder og politikker til at vejlede dosisskalering hos overvægtige patienter i ED. Oplysninger om den faktiske brug af lægemidler, der bør skaleres til TBW, og dem, der bør skaleres til LBW, vil give nyttig indsigt i den virkelige verden i problemets omfang i truslen mod patientsikkerheden ved at bruge en "one size fits all"-tilgang til lægemiddeldosisberegninger for alle patienter, uanset vægtstatus.

Akut syge patienter, der kommer til akutmodtagelsen på et stort regionalt hospital, og som kræver vægtbaseret lægemiddelbehandling, vil blive optaget i undersøgelsen. De vil blive randomiseret til enten at modtage en vægtestimering ved hjælp af et 3D-kamerasystem (som vil give estimater af TBW, IBW og LBW), eller til at modtage standardbehandling. Alle andre indgreb og medicinsk behandling vil være standardbehandling.

Disse patienter vil blive fulgt i de første 72 timer af deres hospitalsophold. Nøjagtigheden af ​​vægtestimaterne vil blive sammenlignet mellem grupperne, ligesom lægemiddeldosisnøjagtigheden og eventuelle bivirkninger relateret til lægemiddelbehandling.