Anestesian syvyyden mallinnus ja suljetun silmukan hallinta

Tieteellinen tausta

Dynaamisten prosessien lisääntyvä automatisointi ja informatisointi mahdollistaa saavutettujen tavoitteiden korkeamman laadun, alhaisemmat kustannukset ja pienemmät mahdolliset vaikutukset niin ihmisiin kuin luontoonkin. Automaattinen ohjaus on infrastruktuuriala, joka sisältää matemaattisen mallinnuksen, dynaamisten järjestelmien simuloinnin ja automaattiset ohjausmenetelmät. Systemaattinen lähestymistapa mahdollistaa ohjausmenetelmien käytön useilla teknisillä ja ei-teknisilla aloilla, joten automaattisen ohjauksen edistysaskeleet ovat erittäin hyödyllisiä monitieteisissä projekteissa.

Samoin lääketieteessä on monia prosesseja, joita voidaan parantaa automaattisella ohjauksella. Kirjallisuudessa on ollut joitakin lähestymistapoja anestesian syvyyden hallintaan, mutta mikään ei näytä vaikuttaneen kliiniseen käytäntöön. Projektissa tutkijat kehittävät anestesian syvyyden suljetun säätöjärjestelmän BIS-indeksillä, joka perustuu ennakoivaan malliin ja ottaa huomioon kunkin potilaan yksilölliset ominaisuudet, jotka saadaan mittauksista.

Ongelman tunnistaminen

Yleisanestesian suorittamiseen tarvitaan aineita, jotka mahdollistavat syvän tajuttomuuden, kivunlievityksen, muistinmenetyksen ja lihasten rentoutumisen, jotka kaikki ovat tarpeen leikkauksen tai diagnostisen toimenpiteen suorittamiseksi. Yleisanestesia ja siihen liittyvät dynaamiset toiminnot ihmiskehossa on monimutkainen prosessi, joka sisältää farmakokineettisiä ja farmakodynaamisia mekanismeja, joita ei ole vielä täysin tutkittu.

Yleisanestesian aikana anestesialääkärin tulee seurata potilaan elintoimintoja ja ylläpitää elintärkeiden elinten toimintaa. Anestesian saavuttamiseksi aineita viedään potilaan kehoon eri tavoin. Kliinisessä käytännössä yleisimmin käytettyjä menetelmiä ovat anestesia-aineen suonensisäinen induktio eli anestesian injektio laskimoon ja anestesian inhalaatioinduktio, jolloin potilas hengittää ainetta hengitysseoksesta. TIVA on anestesiologinen tekniikka, jossa aineita ruiskutetaan suonensisäisesti.

Anestesialääkärin on säädettävä anestesia-annosta ylläpitääkseen sopiva yleisanestesian syvyys anestesia-aineen farmakokinetiikan ja farmakodynamiikan sekä toimenpiteen tyypin mukaan. Anestesian riittämätön syvyys ilmenee sympaattisten hermojen aktivoitumisena tai mitä epätodennäköisimmin potilaan heräämisenä. Liian syvä anestesia ilmenee verenpainetason ja syketaajuuden laskuna sekä potilaan hitaana postoperatiivisena heräämisenä yleisanestesiasta. Nykyaikaisessa kliinisessä käytännössä anestesian syvyys määritetään arvioimalla asiaankuuluvat kliiniset oireet (iiris, hikoilu, liikkeet), tulkitsemalla hemodynaamisia mittauksia ja arvioimalla anestesian syvyyttä EEG-signaaleista, joille on jo olemassa useita vakiintuneita mittausjärjestelmiä, mm. BIS-indeksi, Narcotrend, Scale Entropy, Response Entropy, Cerebral State Index, Patient State Analyzer, Samankaltaisuusindeksi, Kirurginen stressiindeksi, Auditory Evoked Potential, Patient State -indeksi (PSi). BIS-indeksimittaus on ei-invasiivinen menetelmä, jossa BIS-monitori liitetään potilaan päässä oleviin elektrodeihin. EEG-signaaleja mittaamalla määritellään kaksispektriindeksi, joka edustaa anestesian syvyyttä. BIS-monitori tarjoaa yhden dimensiottoman numeron, joka vaihtelee 0:sta (vastaa EEG-hiljaisuutta) 100:aan. BIS-arvo välillä 40-60 osoittaa sopivan tason yleisanestesiassa, kun taas pitkäaikaisessa päävammojen sedaatiossa alle 40 on sopiva arvo. Viite voidaan siten asettaa sovellettavaan arvoon; viitearvon lähestymistapa ja nopeus riippuvat toimenpiteen erityispiirteistä sekä aineen farmakokinetiikasta ja farmakodynamiikasta potilaan kehossa. Uusi erittäin lupaava EEG-signaaleihin perustuva anestesian syvyyden mittausmenetelmä on potilastilaindeksi (PSi). Otsan anturi kerää potilaan EEG-tiedot aivojen molemmilta puolilta otsalohkosta, mikä on PSi-menetelmän etu. PSi-mittausjärjestelmässä on parannettu signaalinkäsittelymoottori, joka mahdollistaa PSi-laskennan mahdollisimman pienellä viiveellä. Laskettu indeksi edustaa käsiteltyä EEG-pohjaista muuttujaa, joka liittyy anestesia-aineiden vaikutukseen. Yleisanestesiassa PSi-arvoa 25–50 pidetään sopivana.

Ehdotetun tutkimuksen tavoite painottaen erityisesti ehdotetun tutkimuksen omaperäisyyttä ja sen mahdollista vaikutusta uusien tutkimussuuntien kehittämiseen

Anestesialääkäri säätää suonensisäisten anestesia-aineiden injektiota anestesian syvyyden mukaan. Suljetun silmukan järjestelmä suonensisäisen anestesia-aineen antamiseen mahdollistaa välittömän reaktion ja suonensisäisen anesteetin virtauksen säätämisen. Tässä projektissa tutkijat keskittyvät virtauksen suljetun kierron säätelyyn propofolin suonensisäisessä annossa. Propofolin induktio vaikuttaa EEG-indeksiin ja riittävä säädin säätää infuusiopumpun niin, että EEG-indeksi seuraa mahdollisimman tarkasti anestesialääkärin määräämää liikerataa.

Ehdotettu tutkimusprojekti on jaettu kahteen osaan:

• matemaattisen mallin kehittäminen, joka kuvaa anestesia-aineen antamisen vaikutusta anestesian syvyyteen (EEG-indeksi);
• suljetun silmukan ohjausjärjestelmän kehittäminen anestesian syvyyteen.

Ensimmäinen vaihe alkaa anestesia-aineen antamisen dynamiikan mallinnolla, joka vaikuttaa anestesian syvyyteen. Matemaattisen dynaamisen mallin kehittämisen edut ovat seuraavat: prosessin ja sen dynamiikan parempi ymmärtäminen; malli tarjoaa pohjan simulaattorin kehittämiselle ja simulaatiokokeiden suorittamiselle, jotka ovat hyödyllisiä suljetun kierron ohjausjärjestelmän suunnitteluvaiheessa; dynaamista matemaattista mallia voidaan käyttää ohjausalgoritmissa, erityisesti ennustavissa ohjausmenetelmissä.

Säätimen tuloa edustaa kaksi signaalia: EEG-indeksin viitearvo ja EEG-indeksin todellinen arvo. Säädin käyttää näitä kahta signaalia laskeakseen sopivan infuusiopumpun tulosignaalin, joka annostelee propofolia säätimen määräämällä virtauksella. Kun propofolia on annettu elimistöön, sen pitoisuus veressä kohoaa ja sen seurauksena myös pitoisuus vaikutuskohdassa eli keskushermostossa kasvaa. Propofolipitoisuuden muuttaminen on dynaaminen prosessi, joka riippuu potilaan farmakokineettisestä järjestelmästä. Propofolin konsentraatiotaso vaikutuskohdassa edustaa farmakodynaamisen järjestelmän syöttöä, joka kuvaa anestesian syvyyttä, jota voitaisiin pitää farmakodynaamisen järjestelmän ulostulona. Anestesian syvyys vaikuttaa aivoaaltoihin, jotka mitataan elektrodeilla EEG-signaalien mittaamiseksi. EEG-monitori mittaa signaaleja ja käyttää näitä mittauksia EEG-indeksin määrittämiseen. Muiden anestesia-aineiden induktio (esim. remifentaniili analgeetti), joka vaikuttaa myös osittain EEG-indeksiin, katsotaan häiriöksi.

Odotettujen tulosten omaperäisyys

Tässä projektissa anestesian syvyyttä käsitellään kolmesta näkökulmasta: mallinnus, simulointi ja ohjaus.

Propofolin vaikutuksen mallintamisen ongelmaa kuvataan kirjallisuudessa eri tavoin. Tällaisia ​​tarkoituksia varten on kehitetty farmakokineettisiä ja farmakodynaamisia malleja, kuten Marsh, Schneider, Kataria, Schüttler, White-Kenny. Mallit määrittelevät tyypillisesti propofolin dynaamisen käyttöjärjestelmän perusrakenteen ja parametrit riippuvat yksittäisistä potilaista. Mallin parametrien arvoihin vaikuttavat potilas ja hänen ominaisuudet (paino, pituus, ikä, sukupuoli jne.) sekä yksilöllinen herkkyys propofolille ja kyky erittää propofolia.

Anestesian syvyysdynamiikkaan vaikuttavan propofolin matemaattinen malli kehitetään kirjallisuuden olemassa olevien mallien pohjalta. Tutkijat kehittävät mallia käyttämällä klassisia mallinnusmenetelmiä, kuten differentiaaliyhtälöitä Laplace-alueen ja tila-avaruuden esityksillä, sekä edistyneitä lähestymistapoja: epälineaarista dynamiikkaa käsitellään sumealla logiikalla eli Takagi-Sugeno-malleilla. Asianmukaisesti validoitu propofoliaktiivisuuden dynaaminen malli muodostaa perustan simulaattorin kehittämiselle, joka auttaa anestesialääkäriä anestesiologisten toimenpiteiden turvallisessa tutkimuksessa. Se yksinkertaistaa propofolin toimintamekanismin ymmärtämistä ja mahdollistaa propofolin eri antoskenaarioiden testaamisen.

Tietyissä kohdekontrolloiduissa infuusiopumpuissa (TCI) käytetään useita kehitettyjä farmakokineettisiä malleja, joissa pumppu säätää lääkkeen oikean virtauksen malliin nähden. Näiden mallien ongelmana on, että ne eivät usein heijasta todellista dynamiikkaa, joka riippuu myös potilaiden yksilöllisestä herkkyydestä aineelle, joten tällaiset avoimeen silmukan induktioon perustuvat lähestymistavat eivät usein tuota parasta suorituskykyä.

Anesteetin syvyyden suljetun silmukan ohjauksen algoritmi perustuu 2-DOF-ohjaukseen, mikä tarkoittaa, että se voidaan toiminnallisesti jakaa kahteen osaan: eteenpäin- ja takaisinkytkentäosaan. Näin ollen algoritmi yhdistää sekä avoimen että suljetun silmukan ohjauksen edut. Forward-osassa käytetään propofolimallia virtauksen laskemiseen EEG-indeksin viiteradan mukaan. Toisaalta takaisinkytkentäosa tarjoaa asianmukaiset virtauskorjaukset EEG-indeksimittausten perusteella. Ehdotetun lähestymistavan etuna on, että ohjausalgoritmin myötäkytkentä-osa voi tuoda todellisen EEG-indeksin arvon lähelle referenssirataa, kun taas takaisinkytkentäosa kompensoi ohjausvirheen, joka johtuu epätarkista mallintamisesta, melusta ja mahdollisista häiriöistä. todellinen järjestelmä, kuten esimerkiksi remifentaniilin induktio.

Ohjausalgoritmi perustuu kehitettyyn propofolin dynaamiseen malliin, jota käytetään anestesian syvyyden ennustamiseen. Sisäisen dynaamisen mallin parametrien online-sovittamisen avulla algoritmi ottaa huomioon yksittäisen potilaan vasteen propofoliin, joka on arvioitu toimenpiteen aikana tehdyistä mittauksista.

Työtavat

Projektityö aloitetaan propofolivaikutusten mallinnus- ja simulaatiotutkimuksilla. Mallinnusmenettely sisältää teoreettisia ja kokeellisia lähestymistapoja. Teoreettisen mallinnuksen puitteissa tutkijat käyttävät tietoa farmakokineettisistä ja farmakodynaamisista mekanismeista, kun taas kokeellinen lähestymistapa täydentää teoreettista käyttämällä sopivia mittauksia mallin rakenteen ja parametrien tunnistamiseen. Monimutkaisten järjestelmien matemaattinen mallintaminen on iteratiivinen prosessi, joka vaatii kehitetyn mallin verifioinnin ja validoinnin jokaisessa peräkkäisessä vaiheessa. Sopivasti suunnitelluista kokeista saadun tiedon laatu on äärimmäisen tärkeää. Mitatut signaalit on synkronoitava oikein, asianmukaisesti suodatettu, näytteitettävä ja informaation kannalta riittävät segmentit on valittava tunnistamista varten.

Kehitetty malli testataan Matlab-Simulink ympäristössä. Virtuaalinen simulointiympäristö mahdollistaa erilaisia ​​kokeita mallin käyttäytymisen validoimiseksi ja vertailun mitattuun anestesian syvyysdynamiikkaan. Tutkijat kehittävät käyttöliittymän, joka helpottaa simulaatiokokeiden suorittamista. Kehitetty järjestelmä anestesian syvyyden hallintaan suljetussa kierrossa testataan ensin virtuaaliympäristössä. Lopuksi tutkijat testaavat sitä myös - anestesiologisessa valvonnassa - kliinisessä käytännössä.

Anestesiologinen protokolla, jossa on yksityiskohtaiset kuvaukset leikkauksen kulusta ja tiettyjen tekijöiden induktiosta, on kuvattu Slovenian kansallisessa lääketieteen eettisessä komiteassa käsiteltävässä hakemuksessa. Tilarajoitusten vuoksi edellä mainittuja tietoja ei kerrota tässä.

Tulosten relevanssi ja mahdollinen vaikutus

Huolimatta anesteetin syvyyden suljetun silmukan hallinnan ilmeisistä eduista, tällaisia ​​lähestymistapoja ei vielä käytetä kliinisessä käytännössä. Näin ollen tämän projektin päätulos on EEG-indeksimittauksiin perustuvan suljetun kierron ohjausjärjestelmän kehittäminen ja toteutusmahdollisuuksien tutkiminen anestesian syvyyteen. Hankkeen ensimmäisessä osassa tutkijat kehittävät dynaamisen mallin, joka käsittelee anestesia-aineiden vaikutuksia anestesian syvyyteen, kun taas toisessa osassa kehitetään anestesian syvyyden suljetun kierron hallintajärjestelmää. Kehitetty malli validoidaan vertaamalla sen tuloksia dynaamisten prosessien mittauksiin todellisilla potilailla. Lopuksi suljetun kierron ohjausjärjestelmän suorituskykyä arvioidaan kliinisessä käytännössä.

Odotamme, että käyttämällä ehdotettua anestesian syvyyden suljetun kierron konseptia, joka mitataan EEG-indeksillä ja jota ohjataan propofoliannolla, saavutetaan parempi syväanestesian kulku kuin manuaalisessa käytössä. Ohjausjärjestelmä välttää EEG-indeksin liikeradan liialliset ylitykset, reagoi välittömästi odottamattomaan dynaamiseen käyttäytymiseen, kompensoi tehokkaasti häiriöitä ja ottaa huomioon tietyn potilaan tuntemattomat farmakokineettiset ja farmakodynaamiset ominaisuudet. Toisaalta anestesialääkärille ilmoitetaan vain tapauksissa, joissa EEG-indeksin arvo tai propofolivirtaus on odottamaton määrättyjen rajoitusten ulkopuolella. Tällä tavalla anestesialääkäri pystyy kiinnittämään huomionsa muihin anestesian kriittisiin näkökohtiin. Vaikka anestesialääkärin ei tarvitse jatkuvasti seurata EEG-indeksiarvoa, automaattinen järjestelmä vähentää anestesian syvyyden poikkeamaa halutusta arvosta. Vertailuradan parannettu seuranta on varmasti hyödyllistä potilaille, koska se vähentää mahdollisuutta olla hereillä toimenpiteen aikana ja samalla estää propofolin liiallista antoa, mikä helpottaa propofolin jälkeistä toipumista ja haittavaikutuksia. Se myös vähentää toimenpiteen aikana käytetyn propofolin määrää.

Hankkeen johtajan poikkeukselliset sosioekonomiset tai kulttuurisesti merkitykselliset saavutukset

Hankkeen johtajan päätutkimusalue Assist. Prof. Dr. Gorazd Karer harjoittavat dynaamisten järjestelmien mallintamista, simulointia ja ohjausta. Vuodesta 2009 väitöskirjasta lähtien hän on työskennellyt intensiivisesti erityisesti matemaattisen mallinnuksen edistyneiden lähestymistapojen ja dynaamisten prosessien ohjauksen parissa. Hän on 16 tieteellisen artikkelin, 28 konferenssiesitelmän, 1 tieteellisen monografian, 1 tieteellisen monografian luvun, 1 terminologisen sanakirjan, 3 tutkimuksen kirjoittaja tai osakirjoittaja ja 14 onnistuneesti puolustetun kandidaatintutkielman ohjaaja.

Hän on mukana useilla mallinnuksen, järjestelmäteorian ja automaattisen ohjauksen kursseilla Ljubljanan yliopiston sähkötekniikan tiedekunnassa. Opintojaksot Automaattiset ohjausjärjestelmät ja Automaattiohjaus ovat ohjaustekniikan koulutusohjelman peruskursseja. Kursseilla Ohjausjärjestelmien instrumentointi ja Ohjaustekniikan instrumentointi käsittelevät teknisiä näkökohtia ja antureita. Mallintaminen ja signaalinkäsittely sekä mallinnusmenetelmät -kurssit käsittelevät dynaamisten järjestelmien mallintamista. Viimeksi mainitun lähestymistavat ovat hyödyllisiä erityisesti tutkimusprojektin ensimmäisessä vaiheessa.

Vuonna 2013 hän julkaisi Springer Verlagin kanssa tieteellisen monografian nimeltä Predictive Approaches to Control of Complex Systems yhdessä kirjoittajansa, professori tohtori Igor Škrjancin kanssa. Monografia on saanut myönteisen vastaanoton tiedeyhteisössä, koska se on ladattu sähköisessä muodossa yli 11 000 kertaa sen jälkeen, kun se oli julkaistu verkossa Springerissä. Monografia käsittelee kehittyneitä ohjausalgoritmeja järjestelmille, joissa on monimutkainen dynamiikka, jotka sisältävät myös dynaamiset prosessit anestesian aikana. Siksi monografiassa kuvatut lähestymistavat muodostavat erinomaisen perustan tässä projektissa ehdotetun anestesian syvyyden suljetun säätöjärjestelmän kehittämiselle.

Hän oli vuonna 2014 julkaistun Automaattisen ohjauksen, järjestelmien ja robotiikan sanakirjan aloitteentekijä ja yksi kirjoittajista. Valmisteluvaiheessa oli mukana Slovenian tiede- ja taideakatemian tutkimuskeskuksen (ZRC SAZU) Slovenian kielen Fran Ramovš -instituutin terminologiaosasto. Projektin aikana hän työskenteli intensiivisesti tutkimusalansa käsitteiden terminologisten määritelmien parissa. Tällainen terminologinen kokemus helpottaa viestintää tieteidenvälisissä tiimeissä, erityisesti sellaisten työtovereiden kanssa, jotka eivät tunne automaattisen ohjauksen alaa. Siksi se hyödyttää myös yhteistyötä ehdotetussa hankkeessa mukana olevan anestesialääkärin kanssa.

Hän oli Slovenian Automatic Control Societyn sihteeri vuosina 2010–2014 ja on ollut johtokunnan jäsen vuodesta 2014. Seuran sisäiset kontaktit mahdollistavat yhteydet automaattiohjauksen parissa työskenteleviin asiantuntijoihin niin korkeakouluissa kuin teollisuudessa, mikä antaa hyvän yleiskuvan automaattiohjauksen tilasta Sloveniassa.

Hän oli mukana Advanced Control Technologies -osaamiskeskuksessa, jossa kehitettiin keskeisiin suorituskykyindikaattoreihin (KPI) ja dynaamiseen mallitunnistukseen perustuvaa ohjaustapaa. Lähestymistapa liittyy käsitteellisesti ehdotettuun suljetun silmukan ohjausjärjestelmään anestesian syvyydelle. KPI:n historian tiedon hankkimismenetelmät ovat hyödyllisiä myös ehdotetun ohjausjärjestelmän kehittämisessä, tietenkin anestesiaan liittyvät erityispiirteet huomioiden ja yhteistyössä toimivien anestesiologien tietämyksen avulla.

Projektin organisaatiorakenne ja toteutettavuus

Hanke toteutetaan yhteistyössä Ljubljanan yliopistollisen lääketieteellisen keskuksen (UKC) anestesiologian ja kirurgisen intensiivisen hoidon laitoksen (KOAIT) tutkimusryhmän kanssa, jota johtaa Boris Počkar. Ryhmä koostuu anestesiologeista, joilla on käytössään projektin teoreettisten tulosten ja simulaatiotutkimusten kliiniseen validointiin tarvittavat laitteet. Tutkimuksen kliininen osa suoritetaan silmätautien osastolla UKC Ljubljanan verkkokalvoleikkauksia varten, neurokirurgian osastolla UKC Ljubljana potilaille, jotka joutuvat leikkaukseen pään laajenevien prosessien vuoksi, ja tehohoitoyksiköllä KOAIT UKC Ljubljana potilaille. tarvitsevat pitkäaikaista rauhoitusta päävammojen vuoksi. Anestesia-aineiden plasmapitoisuuksien määrittämiseksi tutkijat tekevät yhteistyötä UKC Ljubljanan kliinisen kemian ja biokemian instituutin kanssa. Ensimmäiset mittaukset suoritetaan Slovenian kansallisen lääketieteen eettisen komitean hyväksynnän saatuaan.