ICU コックピット アプリ: 最初の ICU コックピット ソフトウェア アプリケーションによる介入研究 (ICUCockpiApp)

バックグラウンド：

2014年以来、チューリッヒ大学およびチューリッヒ工科大学と協力して、チューリッヒ大学病院の神経集中治療室にプロジェクト「ICU-コックピット」が設立されました。 最先端の情報技術により、多数の医療機器からデータがリアルタイムで収集、同期、暗号化されます。 このプロジェクトは、救急医療と集中医療の根本的な開発を開始し、日常の臨床実践における診断、治療、リスク管理の扱い方に大幅な改善をもたらすことを目的としています。

ビデオモニタリングに基づいて、早期警報システムと治療サポートのためのアルゴリズムがすでに開発されています。 アルゴリズムを臨床現場で使用できるようにするために、スイス北西部応用科学大学 (FHNW) と協力してユーザー インターフェイス (GUI) が現在開発中です (付録 15 を参照)。 GUI を使用すると、包括的な方法で多様な患者データを視覚化し、解釈することができます。

2016年、チューリッヒ大学病院のNICUで始まった研究プロジェクトは、「ICUコックピット：神経重症ケアにおける多様な患者モニタリングと治療支援のための統合プラットフォーム」（BASEC No. 2016-01101）というタイトルでスタートした。 単一施設プロジェクトの目的は、神経重症ケアにおけるマルチモーダルな患者モニタリングと治療サポートのための統合プラットフォーム (ICU コックピット ソフトウェア プラットフォームの科学的プロトタイプ) をセットアップすることと、いくつかの最初の臨床応用のためのアルゴリズムを開発および検証するための第 2 ステップとして行うことです。 さらに、自動アーティファクト検出（標準監視システムと比較した ICU コックピットの誤警報と真警報の数）が評価され、てんかん発作や二次的な脳灌流障害の早期検出のためのアルゴリズムが開発されています。

この現在の臨床調査の目的は、ICU Cockpit ソフトウェア プラットフォームと、合併症の予知と予測のための次の 3 つの異なるアプリケーションの検証と検証です。

a) 隔離された患者の遠隔監視のための ICU コックピット COVID-19、b) 重要なパラメータの包括的な視覚化および差し迫った重篤な合併症の早期発見のための追加の支援としての ICU コックピット安定状態 c) 脳の遅滞を予測するための ICU コックピット脳虚血くも膜下出血（SAH）患者における虚血。

1. 孤立した患者を遠隔監視するための ICU コックピット 新型コロナウイルス感染症 2019 年コロナウイルス感染症 (COVID-19) は、100 か国で 10 万人以上に感染し、パンデミックになりました。 中国では、新型コロナウイルス感染症患者の最大10％が、主に肺炎、急性呼吸窮迫症候群（ARDS）、多臓器不全が原因で、集中治療が必要な重症となった。 イタリアでは集中治療室（ICU）のベッド数が約5200床あるが、3月11日までにすでに1028床が新型コロナウイルス感染症患者専用となっている。 さらに、現時点で医療従事者の20％がすでに感染しており、死亡した人もいる。 米国の場合、自己隔離なしの場合、R0 = 2 および R0 = 2.5 の場合、ICU 入院者数は人口 1,000 人あたり 17.4 人から 25.7 人になると予測されており、これは米国の既存の 10 万床の ICU ベッドの収容能力を大幅に超えることになります。 また、スイスでは、ICU専門家のための人的資源が限られているため、医療制度、特にICUは並外れた課題に直面している。

   医療情報学の進歩は、外来部門だけでなく、特に感染症流行時に ICU での医療ケアを促進し、人的資源を節約する可能性を秘めています。 集中医療や救急医療では、人体内だけでなく複数のセンサーからのリアルタイム信号によって状況がさらに悪化します。 特に緊急事態では、この大量の情報を意思決定プロセスに迅速に統合することはできません。

   厳密に隔離された患者を遠隔監視すると、特にスタッフの移動経路や歩行が減少し、感染患者との濃厚接触者の数が減少し、ウイルス感染が減少します。 危機的な状況で勤務することが多い看護師や医師のストレスや燃え尽き症候群が長期にわたって軽減されることで、患者の安全性が向上します。

2. ICU コックピットの安定状態 最初のアプリケーションとして、「安定状態」と呼ばれるソフトウェアが最近開発されました。 動脈血圧や頭蓋内圧などの重要なパラメータは、情報密度が高いため、一目で読み取るのが困難です。 人体は複雑に相互接続されたシステムであるため、これらの生体信号も大きく相関しています。 経験豊富な臨床医は、いくつかの信号の相関構造の逸脱を認識できますが、入手可能な膨大な量のデータの全体像を把握することは不可能です。 ただし、微妙な相関関係の変化は、これらの変化が特定の信号またはその複合測定値に現れる前に、患者の不安定な状態を示している可能性があります。

   患者の安定期中に任意の信号セットの相互依存性を計算するアルゴリズムが最近開発されました。 この安定状態は、現在の状態のオンライン推定値と比較されます。 相関関係の変化は教訓的に削減され、モンドリアン風の表示で視覚化され、現在と過去の状態を素早く比較できます。

   GUI ICU コックピットの一部としてのアプリケーション「安定状態」は、差し迫った重篤な合併症の早期発見をさらに支援するために実装される予定です。

3. ICU コックピット 脳虚血 脳血管けいれん (CVS) は、脳動脈の遅発性形態学的狭窄であり、動脈瘤によるくも膜下出血の 4 ～ 10 日後に発生します。 古典的に、CVS は遅発性脳虚血 (DCI) と関連しており、最終的には罹患率と死亡率を伴う脳梗塞を引き起こします。 これは一種のパラダイムであり、CVS という用語は DCI の臨床症状を説明するためにしばしば誤用されてきました。 研究の大部分は、CVS が DCI を単独で担当するという仮定に焦点を当てていました。 今日では、CVS 患者全員が DCI を発症するわけではないことが広く受け入れられています。 逆に、CVS が存在しない場合でも DCI が発生する可能性があります。 最近の文献調査では、CVS が DCI の唯一の原因ではなく、DCI の全体像は多因子であることが示されています。 この問題については議論が続いていますが、画像検査での脳梗塞は、機能的転帰に加えて DCI の最も適切な尺度である可能性があります。 したがって、ランダム フォレスト モデルに基づいて DCI を予測するアルゴリズムが開発されました。これにより、24 時間から 48 時間前の発生のバイオマーカーを特定できます。