Un estudio de 48 sujetos que utiliza mediciones multitecnología no invasivas para la detección temprana de hemorragia en curso

El shock hemorrágico sigue siendo una de las principales causas de muerte en el campo de batalla, así como en las comunidades civiles. La detección temprana de hemorragia en curso antes de la progresión a shock franco permitiría una intervención temprana. Es ampliamente apreciado que los signos vitales médicos clásicos funcionan mal hasta el final de la progresión al shock después de una lesión traumática. Las técnicas disponibles en la actualidad, incluida la monitorización intermitente de signos vitales, el análisis de laboratorio y los dispositivos de medición únicos, tienen un rendimiento deficiente ante el sufrimiento fisiológico clínicamente evidente.

El objetivo general de este proyecto es desarrollar un sistema no invasivo de múltiples tecnologías para la detección temprana de hemorragias continuas. La hipótesis subyacente es que los algoritmos desarrollados de aprendizaje profundo que obtienen señales de diagnóstico de múltiples fuentes superarán las soluciones de tecnología única.

Si bien la promesa de pruebas no invasivas innovadoras ha recibido una gran atención, hasta ahora el desarrollo de tecnologías eficaces junto a la cama ha sido limitado y su rendimiento ha sido decepcionante. En 2014, Kim et al afirmaron que "los resultados de este metanálisis encontraron que la inexactitud y la imprecisión de los dispositivos de monitoreo continuo de la presión arterial no invasiva son mayores de lo que se definió como aceptable" y la medición de la presión arterial no invasiva se encuentra entre los más desarrollados de estos. tecnologías El fracaso de las tecnologías no invasivas en la detección o diagnóstico de estados patológicos complejos ha sido esencialmente total. Los investigadores creen que esta falla refleja las limitaciones de los sistemas uniplex (un solo sensor en una sola ubicación) y la variación de la respuesta fisiológica de un paciente a otro. Los sistemas Uniplex sacrifican toda la señal de diagnóstico en patrones anatómico-temporales, lo que probablemente tiene un poder discriminante significativo.

Hasta la fecha, la innovación tecnológica en la detección temprana de hemorragia en curso ha sido de dos categorías amplias: 1) una búsqueda para descubrir una nueva medida única del estado de tejido u órgano o 2) aplicación de técnicas matemáticas más sofisticadas basadas en aprendizaje automático y procesamiento de señales.

Los investigadores proponen desarrollar un sistema que combine tecnologías de detección no invasivas de última generación y algoritmos estadísticos multivariables avanzados. Este sistema se desarrollará desde su inicio para que sea económico y fácil de aplicar, incluso en entornos austeros.

Para evitar el uso innecesario de hemoderivados, las hepatectomías se realizan con presión venosa central (PVC) baja. Esto se logra mediante el uso restrictivo de líquidos por vía intravenosa y, en ocasiones, medicamentos para reducir la presión venosa central. La presión venosa central baja durante la hepatectomía es un excelente modelo para el desarrollo de tecnologías como la nuestra y no se ha utilizado previamente para este propósito.

Durante cada procedimiento, los investigadores obtendrán un conjunto completo de señales fisiológicas ópticas, electromagnéticas y de impedancia no invasivas durante el procedimiento LCVPLR. El trabajo propuesto en este documento evaluará estas tecnologías durante las resecciones estándar de hígado con presión venosa central baja (LCVPLR). Estos datos se utilizarán para un mayor desarrollo de algoritmos basados ​​en el aprendizaje automático. El estudio propuesto será de bajo riesgo ya que los datos medidos no estarán disponibles para los médicos.

Objetivos específicos:

1. Evaluar el rendimiento de las tecnologías de detección no invasivas existentes y los algoritmos multivariables en LCVPLR.
2. Obtenga conjuntos de datos de entrenamiento y validación de modelos humanos durante LCVPLR para un mayor refinamiento de los algoritmos.

Potencia y tamaño de la muestra: los investigadores prevén adquirir datos de todos los sujetos inscritos. Los datos obtenidos antes del inicio de la sección parenquimatosa se utilizarán como control "sin hemorragia". Los cálculos de potencia y tamaño de muestra indican que un tamaño de muestra de 48 sujetos debería ser suficiente para: 1) identificar aún más el subconjunto mínimo de tecnologías de medición no invasivas necesarias para el rendimiento de diagnóstico deseado, 2) validar los algoritmos existentes y 3) entrenar inicialmente a un ser humano iteración clínica de los algoritmos, con un grado de precisión suficiente (p < 0,05 para ROC-AUC).

Como estudio de riesgo mínimo, no habrá cambios en el estándar de atención para los pacientes que se someten a cirugía. Los procedimientos quirúrgicos y las farmacoterapias se realizarán según el manejo clínico habitual. Los pacientes inscritos se someterán a un control fisiológico preoperatorio, anestésico y posoperatorio estándar.