Sistema de decisión de ventilador de aprendizaje automático VS. Ventilación controlada estándar

La lesión pulmonar inducida por ventilador se asocia con una mayor morbilidad y mortalidad. A pesar de los intensos esfuerzos en la investigación básica y clínica, una estrategia de ventilación individualizada para pacientes en estado crítico sigue siendo un gran desafío. Sin embargo, un enfoque de ventilación mecánica individualizado sigue siendo una tarea desafiante: se debe tener en cuenta una multitud de factores, por ejemplo, valores de laboratorio, constantes vitales, comorbilidades, progresión de la enfermedad y otros datos clínicos al elegir el régimen de ventilación óptimo específico de un paciente. El objetivo de este trabajo fue evaluar el sistema de decisión del ventilador de aprendizaje automático, que es capaz de sugerir un régimen de ventilación mecánica dinámicamente optimizado para pacientes críticos. Compare con la ventilación controlada estándar, para probar si la aplicación clínica del sistema de decisión del ventilador de aprendizaje automático reduce el tiempo de ventilación mecánica y la mortalidad.