機械学習人工呼吸器決定システム VS.標準制御換気

人工呼吸器による肺損傷は、罹患率と死亡率の増加と関連しています。 基礎研究および臨床研究における熱心な努力にもかかわらず、重症患者に対する個別の換気戦略は依然として大きな課題です。 しかし、個別の機械換気アプローチは依然として困難な課題です。患者固有の最適な換気計画を選択する際には、検査値、バイタル、併存疾患、疾患の進行、その他の臨床データなどの多数の要因を考慮する必要があります。 この研究の目的は、重症患者に対して動的に最適化された人工呼吸器計画を提案できる機械学習人工呼吸器決定システムを評価することでした。 標準的な制御換気と比較して、機械学習人工呼吸器決定システムの臨床応用が人工呼吸時間と死亡率を削減するかどうかをテストします。