Une étude de 48 sujets utilisant des mesures multi-technologies non invasives pour la détection précoce d'une hémorragie en cours

Le choc hémorragique reste l'une des principales causes de décès sur le champ de bataille ainsi que dans les communautés civiles. La détection précoce d'une hémorragie en cours avant l'évolution vers un choc franc permettrait une intervention précoce. Il est largement reconnu que les signes vitaux médicaux classiques fonctionnent mal jusque tard dans la progression vers le choc après une blessure traumatique. Les techniques actuellement disponibles, y compris la surveillance intermittente des signes vitaux, l'analyse en laboratoire et les appareils de mesure uniques, ont des performances médiocres avant une détresse physiologique cliniquement évidente.

L'objectif global de ce projet est de développer un système non invasif multi-technologies pour la détection précoce d'une hémorragie en cours. L'hypothèse sous-jacente est que les algorithmes développés par apprentissage en profondeur obtenant des signaux de diagnostic à partir de plusieurs sources surpasseront les solutions technologiques uniques.

Alors que la promesse de tests non invasifs innovants a reçu une large attention, le développement de technologies efficaces au chevet du patient a jusqu'à présent été limité et leurs performances décevantes. En 2014, Kim et al ont déclaré que "les résultats de cette méta-analyse ont révélé que l'inexactitude et l'imprécision des dispositifs de surveillance de la pression artérielle non invasive continue sont plus importantes que ce qui a été défini comme acceptable" et la mesure de la pression artérielle non invasive est parmi les plus développées. les technologies. L'échec des technologies non invasives dans la détection ou le diagnostic d'états pathologiques complexes a été essentiellement complet. Les chercheurs pensent que cet échec reflète les limites des systèmes uniplex (un seul capteur dans un seul emplacement) et la variation de la réponse physiologique d'un patient à l'autre. Les systèmes Uniplex sacrifient l'intégralité du signal de diagnostic dans des schémas anatomo-temporels, qui ont probablement un pouvoir discriminant important.

À ce jour, l'innovation technologique dans la détection précoce des hémorragies en cours a été de deux grandes catégories : 1) une recherche pour découvrir une nouvelle mesure unique de l'état des tissus ou des organes ou 2) l'application de techniques mathématiques plus sophistiquées basées sur l'apprentissage automatique et le traitement du signal.

Les chercheurs proposent de développer un système qui combine des technologies de détection non invasives de pointe et des algorithmes statistiques multivariables avancés. Ce système sera développé dès sa création pour être peu coûteux et facilement applicable, même dans des contextes austères.

Pour éviter l'utilisation inutile de produits sanguins, les hépatectomies sont réalisées avec une faible pression veineuse centrale (PVC). Ceci est accompli grâce à l'utilisation restrictive de liquides intraveineux et parfois de médicaments pour abaisser la pression veineuse centrale. La faible pression veineuse centrale pendant l'hépatectomie est un excellent modèle pour le développement de technologies telles que la nôtre et n'a pas été utilisée auparavant à cette fin.

Au cours de chaque procédure, les enquêteurs obtiendront un ensemble complet de signaux physiologiques optiques, électromagnétiques et d'impédance non invasifs au cours de la procédure LCVPLR. Le travail proposé ici évaluera ces technologies lors de résections hépatiques standard à basse pression veineuse centrale (LCVPLR). Ces données seront utilisées pour le développement d'algorithmes basés sur l'apprentissage automatique. L'étude proposée sera à faible risque puisque les données mesurées ne seront pas disponibles pour les cliniciens.

Objectifs spécifiques :

1. Évaluer les performances des technologies de détection non invasives et des algorithmes multivariables existants dans LCVPLR.
2. Obtenez des ensembles de données de formation et de validation de modèles humains pendant le LCVPLR pour affiner davantage les algorithmes.

Puissance et taille de l'échantillon : les enquêteurs prévoient d'acquérir des données auprès de chaque sujet inscrit. Les données obtenues avant le début de la transection parenchymateuse seront utilisées comme témoin "pas d'hémorragie". Les calculs de puissance et de taille d'échantillon indiquent qu'une taille d'échantillon de 48 sujets devrait être suffisante pour : 1) identifier davantage le sous-ensemble minimal de technologies de mesure non invasives nécessaires à la performance de diagnostic souhaitée, 2) valider les algorithmes existants et 3) former initialement un humain itération clinique des algorithmes, avec un degré de précision suffisant (p < 0,05 pour ROC-AUC).

En tant qu'étude à risque minimal, il n'y aura aucun changement par rapport à la norme de soins pour les patients subissant une intervention chirurgicale. Les interventions chirurgicales et les pharmacothérapies se dérouleront selon la gestion clinique standard. Les patients inscrits subiront une surveillance physiologique préopératoire, anesthésique et postopératoire standard.