Maskinlæringsassisteret håndtering af intraoperativ hypotension for personlig behandling (HYPOGUARD)

Intraoperativ hypotoni, almindeligvis defineret som et fald i arterielt blodtryk under operation, er en hyppig og klinisk vigtig begivenhed hos patienter, der gennemgår generel anæstesi. Adskillige undersøgelser har vist, at selv korte perioder med lavt blodtryk kan være forbundet med nedsat organperfusion og en øget risiko for postoperative komplikationer, herunder akut nyreskade, myokardieskade, apopleksi, forlænget hospitalsophold og øget dødelighed. På trods af stigende bevidsthed om dens kliniske indflydelse forbliver den optimale håndtering af intraoperativ hypotoni en igangværende udfordring i anæstesipraksis.

Nuværende tilgange til intraoperativt blodtryksmanagement er i vid udstrækning baseret på generelle tærskler, retningslinjeanbefalinger og den individuelle erfaring fra anæstesilæger. I rutinemæssig klinisk praksis behandles hypotoni ofte med væsketilførsel, vasopressorstoffer, inotrope lægemidler eller kombinationer af disse indgreb. Imidlertid er hypotoni ikke en enkelt, ensartet klinisk enhed. Det kan opstå fra forskellige underliggende fysiologiske mekanismer, såsom hypovolæmi, anæstesi-induceret vasodilatation, myokardiedepression eller hjertefrekvensabnormaliteter. Disse mekanismer kan sameksistere eller ændre sig dynamisk under operation, hvilket gør klinisk beslutningstagning kompleks.

I mange tilfælde anvendes lignende behandlingsstrategier på patienter med forskellige fysiologiske årsager til hypotoni, hvilket kan føre til variable behandlingsresponser. For eksempel kan væsketilførsel være effektiv hos patienter med hypovolæmi, men mindre gavnlig eller endda skadelig hos patienter med overvejende vasodilatation eller nedsat hjertefunktion. Ligeledes kan vasopressorbehandling hurtigt genoprette blodtrykket ved vasodilatorisk hypotoni, men kan ikke tilstrækkeligt adressere hypotoni forårsaget af lavt cardiac output. Dette fremhæver behovet for en mere individualiseret, fysiologibaseret tilgang til intraoperativ hypotonihåndtering.

Nylige fremskridt i perioperativ overvågning har muliggjort kontinuerlig, højopløselig registrering af arterielt blodtryk og avancerede hemodynamiske parametre, såsom cardiac output, slagvolumen og systemisk vaskulær resistens. Samtidig har udviklingen inden for maskinlæring og kunstig intelligens skabt nye muligheder for at analysere store og komplekse datasæt, identificere skjulte mønstre og generere datadrevne indsigter, der muligvis ikke er tydelige gennem traditionelle statistiske metoder.

Det primære formål med denne prospektive observationsundersøgelse er at forbedre forståelsen af intraoperativ hypotoni ved at integrere detaljeret hemodynamisk overvågning med maskinlæringsbaseret analyse. I stedet for at fokusere på en enkelt blodtrykstærskel eller isolerede variable, søger denne undersøgelse at karakterisere hypotoniepisoder som dynamiske fysiologiske begivenheder og at identificere distinkte hypotonityper baseret på underliggende hemodynamiske mønstre.

Denne undersøgelse er designet som en ikke-interventionel, observationsbaseret undersøgelse og ændrer ikke rutinemæssig klinisk pleje. Alle beslutninger om anæstesistyring, herunder forebyggelse og behandling af hypotoni, vil blive truffet af den behandlende anæstesilæge i henhold til standard klinisk praksis og institutionelle protokoller. Forskningsholdet vil ikke give realtidsanbefalinger eller påvirke klinisk beslutningstagning under operationen. Rollen for forskningsholdet er begrænset til systematisk dataindsamling, databehandling og post hoc-analyse.

Voksne patienter (≥18 år), der gennemgår elektive kirurgiske procedurer under generel anæstesi, vil blive inkluderet. Kontinuerlig invasiv arteriel blodtryksovervågning er påkrævet for inklusion, da det muliggør præcis, slag-for-slag vurdering af blodtryk og bølgeform-afledte hemodynamiske variable. Akutoperationer, patienter med alvorlig cirkulatorisk shock, avanceret kardial dysfunktion eller tilstande, der forhindrer pålidelige hemodynamiske målinger, vil blive udelukket for at sikre datakvalitet og patientsikkerhed.

I den intraoperative periode vil arterielt blodtryk, hjertefrekvens, cardiac output, cardiac index, slagvolumen, slagvolumenindex, systemisk vaskulær resistens og relaterede dynamiske preload-variable blive kontinuerligt registreret med foruddefinerede tidsintervaller. Hypotoni vil blive defineret som et middelarterielt tryk under en klinisk relevant tærskel, der opretholdes i en minimumsvarighed. Når hypotoni opstår, vil starttidspunktet, varigheden, alvoren og hyppigheden af hver episode blive dokumenteret.

Udover fysiologiske data vil detaljerede oplysninger om terapeutiske indgreb blive indsamlet. Dette inkluderer typen og mængden af intravenøs væske administreret, brugen af vasopressorstoffer eller inotrope lægemidler, doseringsstrategier og timingen af indgreb i forhold til hypotoniens start. Responsen på behandling vil blive vurderet ved at måle den tid, det tager for blodtrykket at vende tilbage til foruddefinerede målværdier, og ved at evaluere ændringer i andre hemodynamiske parametre efter intervention.

Maskinlæringsteknikker vil blive anvendt på det indsamlede datasæt for at identificere mønstre og klynger inden for hypotoniepisoder. Uovervågede læringsmetoder, såsom klyngningsalgoritmer, vil blive brugt til at klassificere hypotonibegivenheder i undertyper baseret på hemodynamiske profiler. Disse undertyper forventes at afspejle forskellige dominerende fysiologiske mekanismer, såsom volumenmangel, vasodilatation, myokardiedepression eller hjertefrekvens-relateret hypotoni.

Parallel hermed vil overvågede læringsmodeller blive brugt til at udforske relationer mellem patientkarakteristika, hemodynamiske mønstre, behandlingsstrategier og behandlingsresponser. Variable såsom alder, køn, body mass index, fysisk statusklassifikation, komorbiditeter og kirurgiske karakteristika vil blive analyseret for at bestemme deres association med hypotoni-forekomst, undertypefordeling og responsivitet til specifikke indgreb.

Et af nøglemålene med denne undersøgelse er at evaluere, om visse behandlinger er mere effektive for specifikke hypotoni-undertyper eller patientprofiler. Ved at analysere behandlingsrespons-tider og hemodynamiske genopretningsmønstre sigter undersøgelsen mod at generere evidens, der støtter mere målrettede og individualiserede behandlingsstrategier. Disse analyser vil ikke blive brugt til at guide patientpleje under undersøgelsen, men vil danne grundlag for fremtidig hypotesegenerering og interventionel forskning.

Alle indsamlede data vil blive anonymiseret og sikkert opbevaret i overensstemmelse med databeskyttelsesregler. Kun autoriserede medlemmer af forskningsholdet vil have adgang til datasættet. Undersøgelsen vil overholde etiske principper for klinisk forskning, og informeret samtykke vil blive indhentet fra alle deltagere før inklusion.

Det ultimative mål med denne forskning er at bidrage til udviklingen af datadrevne, personaliserede tilgange til intraoperativt blodtryksmanagement. Ved at kombinere højkvalitets fysiologiske data med avancerede analytiske metoder sigter denne undersøgelse mod at give en dybere forståelse af intraoperativ hypotoni og dens heterogene natur. På længere sigt kan resultaterne støtte udviklingen af kliniske beslutningsstøttesystemer, der assisterer anæstesilæger i at vælge den mest passende behandlingsstrategi for hver patient baseret på realtids fysiologisk information.

Sådanne systemer har potentiale til at forbedre patientsikkerheden, reducere byrden af postoperative komplikationer og forbedre kvaliteten af perioperativ pleje uden at erstatte klinisk dømmekraft. I stedet er de beregnet til at komplementere ekspertisen hos anæstesilæger ved at give objektive, individualiserede indsigter afledt fra komplekse datamønstre. Denne undersøgelse repræsenterer et vigtigt skridt mod mere præcis, personaliseret og fysiologiguidet håndtering af intraoperativ hypotoni.