Validación fisiológica de los modelos actuales de aprendizaje automático para la inestabilidad hemodinámica en humanos

La muerte por exanguinación sigue siendo un problema importante en la atención de heridos en combate y la atención de civiles sometidos a traumatismos. La capacidad de detectar una pérdida significativa de sangre usando los signos vitales tradicionales (frecuencia cardíaca, presión arterial) es marginal debido a una variedad de mecanismos compensatorios que mantienen la presión arterial frente a reducciones marcadas en el volumen de sangre circulante. En este sentido, es fundamental desarrollar dispositivos de monitorización y algoritmos para evaluar de forma no invasiva el volumen sanguíneo central en humanos con el fin de facilitar intervenciones más oportunas. La forma estándar de simular una hemorragia en humanos es usar la presión negativa de la parte inferior del cuerpo (LBNP). En esta técnica, la parte inferior del cuerpo de un voluntario en decúbito supino se encierra en un recipiente hermético mientras se aplica succión para provocar la acumulación de venas en las piernas y reducir el volumen de sangre central. Esta técnica genera muchas adaptaciones fisiológicas que son similares a las observadas durante los estudios de pérdida de sangre en animales y voluntarios humanos. Por lo tanto, el propósito de este estudio es obtener datos para usar en el desarrollo de tecnología de monitoreo para detectar hemorragias y otros marcadores sustitutos del volumen sanguíneo central en humanos.