未来のインテリジェント ICU

痛みは重大な国民的健康問題であり、集中治療室 (ICU) で重症患者のほぼ 50% が重大な痛みを経験しています。 疼痛反応の過小評価は、重症患者の疼痛の適切な治療に対する主要な障壁の 1 つであり、退院後の慢性疼痛、人工呼吸器の長期化、ICU 滞在期間の延長、および死亡リスクの増加など、多くの否定的な結果に関連しています。 それにもかかわらず、多くの ICU 患者は、臨床状態、換気装置、および意識の変化のために、痛みの強さを自己申告することができません。 現在、非言語患者の痛みを評価するために、行動的痛みの尺度が使用されています。 残念なことに、これらの体重計は、負担の大きい看護師による反復的な手動管理を必要とします。 さらに、以前の研究では、救急医療環境で準鎮静状態の患者の世話をしている看護師は、痛みの強さの評価にかなりのばらつきがあることが示唆されています。 さらに、手動の痛み評価ツールには、継続的かつ自律的に痛みを監視する機能がありません。 これらの課題は、客観的で自律的な痛み認識システムを開発する重要な必要性を示しています。

せん妄は、入院患者に重大な健康上の問題を引き起こす入院の別の一般的な合併症です。 外科 ICU 患者で最も多く、診断率は最大 80% です。 認知、活動レベル、意識、注意力の変化が特徴です。 せん妄は通常、活動レベルと注意力の変化につながり、転倒のリスク、不適切な運動、睡眠障害、不十分な疼痛管理、否定的な感情など、追加の健康リスクをもたらします。 これらの影響はすべてリアルタイムで監視することが難しく、さらに患者の認知能力の悪化、回復の阻害、リハビリテーション プロセスの遅延につながります。 せん妄症例の約 3 分の 1 は介入の恩恵を受けることができますが、せん妄の検出と予測は実際にはまだ非常に限られています。 現在のせん妄の評価は、訓練を受けた医療スタッフが実施する必要があり、時間がかかり、リソースを大量に消費します。 評価を完了するために必要なリソースのために、評価の間に検出されずに出入りする可能性がある疾患状態の一時的な性質にもかかわらず、せん妄は多くの場合、1 日に 2 回評価されます。 これらの障害が相まって、リアルタイムで自律的なせん妄を検出する緊急の必要性が示されています。

研究者らは、提案されたモデルは、痛みなどの患者の顔の表情を自律的に定量化し、機能活動とせん妄状態を特徴付ける目的で、加速度計、筋電図、およびビデオ データを活用できると仮定しています。 自律的な視覚的合図の定量化とせん妄の検出を合理化することで、看護師の作業負荷を軽減し、リアルタイムの痛みとせん妄のモニタリングを可能にします。 せん妄の早期発見は、患者に良好なせん妄治療結果をもたらす最高の機会を提供します。