A páciens lélegeztetőgép-aszinkronjának automatikus észlelése Pes-jel segítségével

1. BEVEZETÉS ÉS INDOKOLÁS A gépi lélegeztetés tehermentesítse a légzőizmokat, megfelelő gázcserét biztosítson, és biztonságosnak kell lennie, azaz a gépi lélegeztetés okozta károkat minimálisra kell csökkenteni. Ennek elérése érdekében a lélegeztetőgép és a páciens közötti interakció előnyösen szinkron. Ha a lélegeztetőgép beállításai nincsenek szinkronizálva a páciens légzési ösztönzésével vagy tevékenységével, ez a páciens-lélegeztetőgép aszinkronja (PVA) néven ismert jelenség. A PVA számos káros hatást válthat ki.1 Tanulmányok kimutatták, hogy az aszinkronok a betegek kényelmetlenségével, fokozott légzési munkával, elhúzódó elválasztással, és egy tanulmányban még a halálozás növekedésével is összefüggésbe hozhatók.

   A PVA monitorozása azonban nehéz. A klinikusoknak gyakran a páciens fizikális vizsgálatára, valamint a nyomás, áramlás és térfogat hullámformáinak vizuális vizsgálatára kell hagyatkozniuk az aszinkron azonosításához. A légzés-légzés hullámformák elemzésének érzékenysége és pozitív prediktív értéke nagyon alacsony (22%, illetve 32%).1 Az olyan műtermékek, mint a szív oszcillációja, aszinkronokat utánozhatnak, és vannak esetek, amikor az ágy mellett álló klinikusok képtelenek határozottan különbséget tenni az aszinkronok és a műtermékek között.6 Ezenkívül a PVA kimutatása az ágy melletti vizsgálattól függ. Ez a kihívás eredményes, automatizált PVA-felismerő algoritmusok kifejlesztésének vágyához vezet.7 Különféle automatizált algoritmusokat fejlesztettek ki, de változó teljesítménnyel.1 Az aszinkronok helyes elemzéséhez nyelőcső-ballonkatéter, amely a nyelőcső nyomását (Pes), vagy egy katéter, amely a membrán elektromos aktivitását méri, használata szükséges.1 A Pes katéterek használata óta lehetséges a PVA más formáinak leírása is, mint például a fordított triggerelés, amely olyan aszinkron, amelyben a lélegeztetőgép kiváltja a pácienst.8 Egészen a közelmúltig azonban a nyelőcsőkatétert nem rutinszerűen használták a napi gyakorlatban, hanem inkább kutatási eszközként. A személyre szabott gyógyászat bevezetése óta a klinikusok érdeklődését felkeltette a nyelőcső manometria, hogy jobban titrálják az ellátást a páciens egyedi fiziológiájához. A jelenlegi irodalomban nem találhatók olyan PAV-detektáló algoritmusok, amelyek a Pes-jelet használnák észlelésre.

   A LUMC-ben a kutatók minden akut légzési elégtelenséggel felvett betegnél és protokollonként 48 óránál hosszabb ideig lélegeztetett betegeknél alkalmazzák a nyelőcsőkatétert. A nyelőcső jele lehetőséget ad az aszinkronok könnyebb észlelésére, mint anélkül. A kutatók ezért azt feltételezik, hogy a nyelőcső jelén alapuló algoritmus jobban teljesít, mint egy olyan algoritmus, amely csak más lélegeztető hullámformákat használ.

2. CÉLKITŰZÉSEK 2.1 Elsődleges célkitűzés Ennek a tanulmánynak az elsődleges célja egy aszinkron-észlelő algoritmus kifejlesztése, amely a páciensadatok nyomás-, áramlás- és Pes jelein alapul ML segítségével.

   2.2 Másodlagos célok A másodlagos célok az észlelési algoritmus érvényesítése a teljesítményének a szakértői testület értékelésével való összehasonlításával, valamint a teljesítmény összehasonlítása egy második, kizárólag nyomás- és áramlási jeleken alapuló algoritmus teljesítményével.

3. A TANULMÁNY TERVEZÉSE Ez a vizsgálat a LUMC Intenzív Terápiás Osztályán zajlik majd. Elsőként a lélegeztetőgépből az akut légzési elégtelenség miatt vagy legalább 24 órás lélegeztetési időtartamú, nyelőcsőballonkatéterrel felszerelt felnőtt intenzív osztályos betegek belső adatai kerülnek gyűjtésre. Az érdeklődésre számot tartó adatok a szellőztetés nyomás-, áramlás- és Pes-jeleit tartalmazzák. A lehető legtöbb adatot össze kell gyűjteni, mivel ez szükséges az algoritmus kidolgozásához. Minimum 50 beteg kerül bevonásra, mindegyikből 4-8 óra közötti lélegeztetési felvétel, ami 200-400 óra gépi lélegeztetési felvételt jelent.

A következő címkék lesznek hozzárendelve az adatokhoz:

• Kioldó aszinkron (korai (fordított), hamis, sikertelen)
• Ciklus (korai, késői)
• Dupla trigger (a trigger és a ciklus probléma kombinációja)

Az adatokat ellenőrizzük az érdeklődésre számot tartó régiók tekintetében. Az érdeklődésre számot tartó régiók olyan régiók, amelyekben vizuálisan sok aszinkron észlelhető. Ezeket az érdeklődésre számot tartó régiókat három, a területen nagy tapasztalattal rendelkező független szakértő jegyzi meg és jelöli meg. Ha a három szakértő közül kettő megállapodik az aszinkronitási címkében, akkor a légzési ciklust figyelembe veszik a modell felépítésében. Ezzel egyenértékű mennyiségű normál lélegzetvételt is használnak az algoritmus betanításához.

Az adatok két adatkészletre lesznek szétválasztva. Az első készlet a páciensek első felét, azaz a páratlan kutatási számmal rendelkező betegeket tartalmazza. A második készlet a betegek második felét tartalmazza (páros kutatási számmal rendelkező betegek). A kutatási számokat a beleegyezés után egymás után osztják ki a betegeknek.

A gépi tanulási (ML) technika egy konvolúciós neurális hálózat, amelyet a Delfti Műszaki Egyetemmel (Technical Medicine és Dr. D.M.J. Tax) együttműködésben fejlesztenek ki. Az algoritmus ezen betanítási adatok alapján kerül kifejlesztésre, és a cél az, hogy az algoritmus megtanuljon általánosítani a betanítási halmazból.

Az algoritmus a PAV kimutatására szolgáló tesztadatokon érvényesül. A tesztadatokat a szakértői testület megjegyzésekkel is ellátja. Az algoritmus észlelési teljesítményét a rendszer összehasonlítja a szakértői panel ugyanazon adatokon lévő megjegyzéseivel.

A három jelre (áramlás, nyomás és nyelőcsőnyomás (Pes)) alapuló fő algoritmus kidolgozásával együtt egy másik, két jelre (áramlás és nyomás) alapuló algoritmus is kidolgozásra kerül, ugyanazzal az AI technikával. Ez a második algoritmus leginkább a jelenlegi irodalomban korábban leírt algoritmusokhoz hasonlít. Az első algoritmus teljesítményét a tesztadatok (az adatok második része) felhasználásával összehasonlítjuk a második algoritmussal, hogy megvizsgáljuk, hogy a Pes jel hozzáadása jobb-e az aszinkronok észlelésében.