Mesterséges intelligencia alapú algoritmus kiértékelése és továbbfejlesztése a klinikai döntések támogatására (IntelliLung)

Az invazív gépi lélegeztetés az egyik legfontosabb és életmentő terápia az intenzív osztályon (ICU). A legtöbb súlyos esetben extrakorporális tüdőtámogatást kezdeményeznek, ha a gépi lélegeztetés nem elegendő. A gépi lélegeztetést azonban potenciálisan károsnak tekintik, mivel az intenzív osztályos betegek nem megfelelő mechanikus lélegeztetési beállításai szervkárosodással járnak, ami hozzájárul a betegségteherhez. Tanulmányok kimutatták, hogy a mechanikus szellőztetés gyakran nem biztosított megfelelően a világos bizonyítékok és iránymutatások ellenére. A lélegeztetőgép és az extracorporalis tüdőtámogató eszköz változói automatikusan beállíthatók az optimalizálási funkciók és a klinikai ajánlások segítségével, de a szakértők kezelése az egyes betegek klinikai jellemzőitől függően ettől még eltérhet. A mesterséges intelligencia felhasználható arra, hogy tanuljanak ezekből az eltérésekből, valamint a páciens állapotából, hogy javítsák a beállítások kombinációját, és csökkentsék a tüdőkárosodás kockázatát.