마취 깊이의 모델링 및 폐쇄 루프 제어

과학적 배경

동적 프로세스의 자동화 및 정보화 수준이 높아짐에 따라 달성된 목표의 품질이 향상되고 비용이 절감되며 궁극적으로 인간과 자연에 미치는 영향이 줄어듭니다. 자동 제어는 수학적 모델링, 동적 시스템의 시뮬레이션 및 자동 제어 방법을 포함하는 인프라 분야입니다. 체계적인 접근 방식을 통해 다양한 기술 및 비기술 분야에서 제어 방법을 사용할 수 있으므로 자동 제어의 발전은 학제 간 프로젝트에서 매우 유용합니다.

마찬가지로 자동 제어로 개선할 수 있는 의료 프로세스가 많이 있습니다. 문헌에는 마취 깊이의 폐쇄 루프 제어에 대한 몇 가지 접근 방식이 있었지만 어느 것도 임상 실습에 영향을 미치지 않은 것 같습니다. 프로젝트 내에서 조사관은 예측 모델을 기반으로 하고 측정에서 얻은 각 환자의 개별 특성을 고려할 BIS 인덱스를 사용하여 마취 깊이의 폐쇄 루프 제어 시스템을 개발할 것입니다.

문제 식별

전신마취를 하기 위해서는 깊은 무의식, 진통, 기억상실, 근육이완 등 수술이나 진단에 필요한 물질을 사용해야 한다. 인체의 전신 마취 및 관련 동적 활동은 아직 완전히 연구되지 않은 약동학 및 약력학 메커니즘을 포함하는 복잡한 과정입니다.

전신마취 동안 마취의는 환자의 생체 기능을 모니터링하고 중요한 장기의 기능을 유지해야 합니다. 마취를 달성하기 위해 물질이 환자의 신체에 다양한 방식으로 도입됩니다. 임상에서 가장 많이 사용되는 방법은 마취제를 정맥으로 주입하는 방법 즉, 마취제를 정맥에 주입하는 방법과 환자가 호흡혼합물로부터 물질을 흡입하는 마취의 흡입 유도 방법이다. 전체 정맥 마취(TIVA)는 물질을 정맥 내로 주입하는 마취 기술입니다.

마취과의사는 마취제의 약동학 및 약력학 및 시술의 종류에 따라 전신마취의 적절한 깊이를 유지하기 위해 마취제의 용량을 조절해야 합니다. 부적절한 마취 깊이는 교감 신경이 활성화되거나 환자가 각성하는 가장 드문 경우에 나타납니다. 너무 깊은 마취는 혈압 수준과 심박수 빈도의 감소뿐만 아니라 전신 마취에서 환자의 수술 후 느린 각성으로 나타납니다. 현대 임상 실습에서 마취의 깊이는 관련 임상 징후(홍채, 발한, 움직임)를 평가하고, 혈역학 측정을 해석하고, EEG 신호로부터 마취의 깊이를 추정하여 결정됩니다. BIS 지수, Narcotrend, 척도 엔트로피, 반응 엔트로피, 대뇌 상태 지수, 환자 상태 분석기, 유사성 지수, 수술 스트레스 지수, 청각 유발 전위, 환자 상태 지수(PSi). BIS 지수 측정은 BIS 모니터를 환자 머리의 전극에 연결하는 비침습적 방법입니다. EEG 신호를 측정함으로써 마취의 깊이를 나타내는 바이스펙트럴 인덱스가 정의됩니다. BIS 모니터는 0(EEG 침묵과 동일)에서 100까지의 범위에 있는 차원 없는 단일 숫자를 제공합니다. BIS 값이 40~60이면 전신마취에 적합하고, 두부손상으로 인한 장기간 진정의 경우에는 40 이하가 적당하다. 따라서 기준을 해당 값으로 설정할 수 있습니다. 기준값에 접근하는 방법과 속도는 절차의 특정 특성과 환자 신체 내 물질의 약동학 및 약력학에 따라 다릅니다. EEG 신호를 기반으로 한 새로운 매우 유망한 마취 심도 측정 방법은 환자 상태 지수(PSi)입니다. 이마 센서는 뇌의 양쪽 전두엽에서 환자의 EEG 데이터를 수집하는 것이 PSi 방식의 장점이다. PSi 측정 시스템은 최소한의 지연으로 PSi 계산을 제공하는 향상된 신호 처리 엔진을 갖추고 있습니다. 계산된 지수는 마취제의 효과와 관련된 처리된 EEG 기반 변수를 나타냅니다. 전신 마취의 경우 PSi 값은 25~50이 적절한 것으로 간주됩니다.

제안된 연구의 독창성과 새로운 연구 방향 개발에 대한 잠재적 영향을 특히 강조하는 제안된 연구의 목적

마취과 의사는 마취 깊이에 따라 정맥 마취제 주입을 조정합니다. 정맥 마취제 투여를 위한 폐쇄 루프 시스템은 정맥 마취 흐름의 즉각적인 반응 및 조정을 가능하게 합니다. 이 프로젝트에서 연구자들은 프로포폴의 정맥 내 투여 흐름의 폐쇄 루프 제어에 초점을 맞출 것입니다. 프로포폴의 유도는 EEG 지수에 영향을 미치고 EEG 지수가 가능한 한 마취과 의사가 처방한 궤적을 가깝게 따르도록 적절한 컨트롤러가 주입 펌프를 설정합니다.

제안된 연구 프로젝트는 두 부분으로 나뉩니다.

• 마취제 투여가 마취 깊이에 미치는 영향을 설명하는 수학적 모델 개발(EEG 지수);
• 마취 깊이를 위한 폐쇄 루프 제어 시스템의 개발.

첫 번째 단계는 마취 깊이에 영향을 미치는 마취제 투여의 역학 모델링으로 시작됩니다. 수학적 역학 모델 개발의 이점은 다음과 같습니다. 프로세스 및 동역학에 대한 더 나은 이해; 이 모델은 시뮬레이터를 개발하고 폐쇄 루프 제어 시스템 설계 단계에서 유용한 시뮬레이션 실험을 실행하기 위한 기초를 제시합니다. 동적 수학적 모델은 특히 예측 제어 접근 방식을 위해 제어 알고리즘에 사용될 수 있습니다.

컨트롤러의 입력은 EEG 지수의 기준 값과 EEG 지수의 실제 값의 두 가지 신호로 표시됩니다. 컨트롤러는 이 두 신호를 사용하여 컨트롤러가 설정한 유량으로 프로포폴을 투여하는 주입 펌프의 적절한 입력 신호를 계산합니다. 프로포폴은 일단 체내에 투여되면 혈중 농도가 증가하고 결과적으로 영향 부위인 중추신경계의 농도도 증가합니다. 프로포폴 농도의 변화는 환자의 약동학 시스템에 따라 달라지는 동적 과정입니다. 효과 부위에서 프로포폴의 농도 수준은 마취의 깊이를 나타내는 약력학 시스템의 입력을 나타내며 약력학 시스템의 출력으로 취급될 수 있습니다. 마취의 깊이는 EEG 신호를 측정하기 위해 전극으로 측정되는 뇌파에 영향을 미칩니다. EEG 모니터는 신호를 측정하고 이러한 측정값을 사용하여 EEG 지수를 설정합니다. 다른 마취제(예: remifentanil 진통제) 역시 EEG 지수에 부분적으로 영향을 미치는 장애로 간주됩니다.

예상 결과의 독창성

이 프로젝트에서 마취의 깊이는 모델링, 시뮬레이션 및 제어의 3가지 관점에서 처리됩니다.

프로포폴의 효과를 모델링하는 문제는 문헌에 다양한 방식으로 기술되어 있다. 이러한 목적을 위해 Marsh, Schneider, Kataria, Schüttler, White-Kenny와 같은 약동학 및 약력학 모델이 ​​개발되었습니다. 모델은 일반적으로 프로포폴의 동적 운영 체제의 기본 구조를 정의하고 매개변수는 개별 환자에 따라 다릅니다. 모델의 매개변수 값은 환자와 환자의 특성(체중, 키, 연령, 성별 등)은 물론 프로포폴에 대한 개별 민감도 및 프로포폴 배설 능력에 의해 영향을 받습니다.

마취 심도의 역학에 영향을 미치는 프로포폴의 수학적 모델은 문헌에 있는 기존 모델을 기반으로 개발될 것입니다. 연구자들은 고급 접근 방식뿐만 아니라 Laplace-domain 및 상태 공간 표현을 사용한 미분 방정식과 같은 고전적인 모델링 접근 방식을 사용하여 모델을 개발할 것입니다. 비선형 역학은 퍼지 논리, 즉 Takagi-Sugeno 모델을 사용하여 처리됩니다. 프로포폴 활동에 대해 적절하게 검증된 동적 모델은 마취 절차의 안전한 연구에서 마취 전문의를 지원하는 시뮬레이터를 개발하기 위한 기초가 될 것입니다. 프로포폴의 작동 메커니즘에 대한 이해를 단순화하고 프로포폴을 투여하는 다양한 시나리오를 테스트할 수 있습니다.

몇 가지 개발된 약동학 모델은 표적 제어 주입(TCI)을 위한 특정 주입 펌프에서 사용되며, 여기서 펌프는 모델과 관련하여 약물의 적절한 흐름을 설정합니다. 이러한 모델의 문제점은 실제 역학을 반영하지 않는 경우가 많으며, 이는 물질에 대한 환자의 개별 민감도에 따라 달라지므로 개방형 루프 유도에 기반한 이러한 접근 방식은 종종 최상의 성능을 제공하지 못합니다.

마취 깊이의 폐쇄 루프 제어 알고리즘은 2-DOF 제어를 기반으로 하며, 이는 기능적으로 피드포워드와 피드백 부분의 두 부분으로 나눌 수 있음을 의미합니다. 따라서 알고리즘은 개루프 제어와 폐루프 제어의 장점을 병합합니다. 피드포워드 부분은 프로포폴 모델을 사용하여 EEG 지수 참조 궤적에 따른 흐름을 계산합니다. 반면 피드백 부분은 EEG 지수 측정을 기반으로 적절한 흐름 보정을 제공합니다. 제안된 접근 방식의 장점은 제어 알고리즘의 피드포워드 부분은 실제 EEG 지수 값을 기준 궤적에 가깝게 가져올 수 있는 반면, 피드백 부분은 부정확한 모델링, 노이즈 및 궁극적인 교란으로 인해 발생하는 제어 오류를 보상한다는 것입니다. 예를 들어 remifentanil의 유도와 같은 실제 시스템.

제어 알고리즘은 마취 깊이를 예측하는 데 사용될 프로포폴의 개발된 동적 모델을 기반으로 합니다. 내부 동적 모델의 매개변수를 온라인으로 조정함으로써 알고리즘은 프로포폴에 대한 개별 환자의 반응을 고려하여 절차 중 측정값에서 추정합니다.

작업 방법

프로젝트 작업은 프로포폴 효과의 모델링 및 시뮬레이션 연구로 시작됩니다. 모델링 절차에는 이론적 및 실험적 접근 방식이 포함됩니다. 이론적 모델링 프레임워크 내에서 연구자는 약동학 및 약력학 메커니즘에 대한 지식을 사용하는 반면, 실험적 접근은 모델의 구조와 매개변수를 식별하기 위한 적절한 측정을 사용하여 이론적 접근을 보완합니다. 복잡한 시스템의 수학적 모델링은 모든 연속 단계에서 개발된 모델의 확인 및 검증이 필요한 반복 절차입니다. 적절하게 설계된 실험에서 얻은 데이터의 품질이 가장 중요합니다. 측정된 신호는 적절하게 동기화되고 적절하게 필터링되고 샘플링되어야 하며 식별을 위해 정보적으로 적합한 세그먼트를 선택해야 합니다.

개발된 모델은 Matlab-Simulink 환경에서 테스트됩니다. 가상 시뮬레이션 환경은 모델 동작의 검증 및 측정된 마취 깊이의 역학과 비교를 위한 다양한 실험을 가능하게 합니다. 조사관은 시뮬레이션 실험 수행을 용이하게 할 사용자 인터페이스를 개발할 것입니다. 마취 깊이의 폐쇄 루프 제어를 위해 개발된 시스템은 먼저 가상 환경에서 테스트됩니다. 마지막으로 조사관은 임상 실습에서 마취과 감독 하에 이를 테스트할 것입니다.

수술 과정 및 특정 약제의 유도에 대한 자세한 설명이 포함된 마취 프로토콜은 슬로베니아 국립 의료 윤리 위원회에서 고려 중인 신청서에 설명되어 있습니다. 지면 제한으로 인해 앞서 언급한 세부 사항은 여기에서 언급하지 않습니다.

결과의 관련성 및 잠재적 영향

마취 깊이의 폐쇄 루프 제어의 명백한 이점에도 불구하고 이러한 접근 방식은 아직 임상 실습에 사용되지 않습니다. 따라서 이 프로젝트의 주요 결과는 EEG 지수 측정을 기반으로 마취 깊이에 대한 폐쇄 루프 제어 시스템의 구현 가능성에 대한 개발 및 연구입니다. 프로젝트의 첫 번째 부분에서 조사관은 마취 깊이에 대한 마취제의 영향을 다루는 동적 모델을 개발하는 반면 두 번째 부분은 마취 깊이의 폐쇄 루프 제어 시스템 개발에 전념할 것입니다. 개발된 모델은 출력을 실제 환자의 동적 프로세스 측정과 비교하여 검증됩니다. 마지막으로 폐쇄 루프 제어 시스템의 성능이 임상 실습에서 평가됩니다.

우리는 EEG 지수에 의해 측정되고 프로포폴 투여에 의해 제어되는 마취 깊이의 폐쇄 루프 제어 개념을 사용함으로써 수동 수술보다 더 나은 깊이 마취 과정이 달성될 것으로 기대합니다. 제어 시스템은 EEG 지수 궤적의 과도한 오버슈트를 피하고, 예상치 못한 동적 행동에 즉시 반응하고, 교란을 효과적으로 보상하고, 특정 환자의 선험적으로 알려지지 않은 약동학 및 약력학 특성을 고려합니다. 한편, EEG 지수의 예상치 못한 값이나 규정된 제약을 벗어난 프로포폴 흐름의 경우에만 마취과 의사에게 통보됩니다. 이러한 방식으로 마취 전문의는 마취의 다른 중요한 측면에 주의를 기울일 수 있습니다. 마취과 의사가 EEG 지수 값을 지속적으로 모니터링할 필요는 없지만 자동 시스템은 원하는 값에서 마취 깊이 편차를 줄입니다. 참조 궤적의 개선된 추적은 시술 중 각성 가능성을 감소시키는 동시에 프로포폴의 과도한 투여를 방지하여 수술 후 회복 및 프로포폴의 부작용을 완화하므로 환자에게 확실히 도움이 될 것입니다. 또한 시술 중에 사용되는 프로포폴의 양도 줄어듭니다.

프로젝트 리더의 뛰어난 사회경제적 또는 문화적으로 관련된 업적

프로젝트 리더 Assist의 주요 연구 분야. 교수 Dr. Gorazd Karer는 동적 시스템의 모델링, 시뮬레이션 및 제어를 담당합니다. 2009년 박사 학위를 받은 이후로 그는 특히 수학적 모델링과 동적 프로세스 제어에 대한 고급 접근 방식에 대해 집중적으로 연구해 왔습니다. 그는 16개의 과학 논문, 28개의 회의 논문, 1개의 과학 논문, 1개의 과학 논문 장, 1개의 용어 사전, 3개의 연구의 저자 또는 공동 저자이며 성공적으로 방어된 14개의 학사 논문의 감독자입니다.

그는 류블랴나 대학교 전기 공학부에서 모델링, 시스템 이론 및 자동 제어 분야의 여러 과정에 참여하고 있습니다. 자동 제어 시스템 및 자동 제어 과정은 제어 공학 연구 프로그램의 기본 과정입니다. 제어 시스템 계측 및 제어 기술 계측 과정은 기술적 측면과 센서를 다룹니다. 모델링 및 신호 처리 및 모델링 방법 과정은 동적 시스템의 모델링을 다룹니다. 후자의 접근 방식은 특히 연구 프로젝트의 첫 번째 단계에 유용할 것입니다.

2013년에 그는 공동 저자인 Igor Škrjanc 교수와 함께 Springer Verlag와 함께 Predictive Approaches to Control of Complex Systems라는 제목의 과학 논문을 출판했습니다. 이 모노그래프는 Springer에서 온라인으로 사용할 수 있게 된 이후 11,000회 이상 전자 형식으로 다운로드되어 과학계에서 호의적으로 받아들여졌습니다. 모노그래프는 마취 중 동적 프로세스를 포함하는 복잡한 역학을 가진 시스템을 위한 고급 제어 알고리즘을 다룹니다. 따라서 모노그래프에 설명된 접근 방식은 이 프로젝트에서 제안된 마취 깊이의 폐쇄 루프 제어 시스템 개발을 위한 훌륭한 기반을 나타냅니다.

그는 2014년에 출판된 자동 제어, 시스템 및 로봇 공학 사전의 창시자이자 저자 중 한 명이었습니다. 준비 단계에서 슬로베니아 과학 및 예술 아카데미(ZRC SAZU) 연구 센터의 프란 라모프 슬로베니아어 연구소 용어 섹션이 참여했습니다. 프로젝트 기간 동안 그는 자신의 연구 분야에서 개념의 용어 정의에 대해 집중적으로 작업했습니다. 이러한 전문 용어 경험은 학제 간 팀, 특히 자동 제어 분야에 익숙하지 않은 동료와의 의사 소통을 용이하게 합니다. 따라서 제안된 프로젝트에 참여하는 마취과 의사와의 협력에도 도움이 될 것입니다.

그는 2010년부터 2014년까지 슬로베니아 자동 제어 협회의 간사였으며 2014년부터 집행 위원회의 위원이었습니다. 사회 내의 연락처는 슬로베니아의 자동 제어 상태에 대한 좋은 개요를 제공하는 학계와 산업 모두에서 자동 제어 분야에서 일하는 전문가와의 연결을 가능하게 합니다.

그는 핵심성과지표(KPI) 및 동적 모델 식별을 기반으로 한 제어 접근 방식이 개발된 첨단 제어 기술을 위한 역량 센터에 참여했습니다. 접근 방식은 마취 깊이에 대해 제안된 폐쇄 루프 제어 시스템과 개념적으로 관련됩니다. KPI의 이력에서 지식을 얻는 방법은 물론 마취와 관련된 특수성을 고려하고 협력 마취과 의사의 지식을 포함하여 제안된 제어 시스템을 개발하는 데 유용할 것입니다.

프로젝트의 조직 구조 및 타당성

이 프로젝트는 Boris Počkar가 이끄는 University Medical Center(UKC) Ljubljana의 마취 및 외과 집중 치료학과(KOAIT)의 연구 그룹과 공동으로 실현될 것입니다. 이 그룹은 임상적으로 검증할 프로젝트 및 시뮬레이션 연구의 이론적 결과에 필요한 장비에 접근할 수 있는 마취 전문의로 구성됩니다. 연구의 임상 부분은 체외 ​​망막 수술을 위한 안과 UKC 류블랴나 부서, 머리의 확장 과정으로 인해 수술을 받는 환자를 위한 신경외과 UKC 류블랴나, 환자를 위한 중환자실 KOAIT UKC 류블랴나에서 수행될 예정입니다. 머리 부상으로 인해 장기간 진정이 필요합니다. 마취제의 혈장 농도를 설정하기 위해 조사관은 임상 화학 및 생화학 UKC Ljubljana 연구소와 협력할 것입니다. 1차 측정은 슬로베니아 국립의료윤리위원회의 승인을 받은 후 실시한다.