진행 중인 출혈의 조기 감지를 위한 비침습적 다중 기술 측정을 사용한 48개 주제 연구

출혈성 쇼크는 민간인 사회뿐만 아니라 전쟁터에서도 주요 사망 원인으로 남아 있습니다. 솔직한 쇼크로 진행되기 전에 진행 중인 출혈을 조기에 발견하면 조기 개입이 가능합니다. 고전적인 의학적 바이탈 사인은 외상 후 쇼크로 진행되는 후반까지 제대로 작동하지 않는 것으로 널리 알려져 있습니다. 간헐적 바이탈 사인 모니터링, 실험실 분석 및 단일 측정 장치를 포함하여 현재 사용 가능한 기술은 임상적으로 명백한 생리적 고통 전에 성능이 좋지 않습니다.

이 프로젝트의 전반적인 목표는 진행 중인 출혈을 조기에 감지하기 위한 다중 기술 비침습적 시스템을 개발하는 것입니다. 기본 가설은 여러 소스에서 진단 신호를 얻는 딥 러닝 개발 알고리즘이 단일 기술 솔루션보다 성능이 우수하다는 것입니다.

혁신적인 비침습적 검사에 대한 약속이 많은 관심을 받았지만 효과적인 병상 기술의 개발은 지금까지 제한적이었고 그 성능은 실망스러웠습니다. 2014년 Kim 등은 "이번 메타 분석의 결과는 지속적인 비침습적 동맥압 모니터링 장치의 부정확성과 부정확성이 허용 가능한 것으로 정의된 것보다 더 크다는 것을 발견했다"고 밝혔으며 비침습적 혈압 측정은 이들 중 가장 완전히 개발된 것 중 하나입니다 기술. 복잡한 질병 상태의 탐지 또는 진단에서 비침습적 기술의 실패는 본질적으로 완료되었습니다. 연구자들은 이 실패가 유니플렉스 시스템(단일 위치에 단일 센서)의 한계와 생리적 반응의 환자 간 차이를 반영한다고 믿습니다. Uniplex 시스템은 해부학적-시간적 패턴에서 전체 진단 신호를 희생하며, 이는 상당한 식별력을 가질 수 있습니다.

지금까지 진행 중인 출혈의 조기 발견에 대한 기술 혁신은 1) 조직 또는 장기 상태에 대한 새로운 단일 측정을 발견하기 위한 검색 또는 2) 기계 학습 및 신호 처리를 기반으로 하는 보다 정교한 수학적 기법의 적용이라는 두 가지 광범위한 범주로 이루어졌습니다.

연구자들은 최첨단 비침습적 감지 기술과 고급 다변량 통계 알고리즘을 결합한 시스템 개발을 제안합니다. 이 시스템은 처음부터 엄격한 환경에서도 저렴하고 쉽게 적용할 수 있도록 개발될 것입니다.

혈액 제제의 불필요한 사용을 피하기 위해 낮은 중심정맥압(CVP)으로 간절제술을 시행합니다. 이는 정맥내 수액의 제한적 사용과 때때로 중심정맥압을 낮추기 위한 약물을 통해 달성됩니다. 간 절제술 중 낮은 중심 정맥압은 우리와 같은 기술 개발을 위한 훌륭한 모델이며 이전에는 이러한 목적으로 사용되지 않았습니다.

각 절차 동안 조사관은 LCVPLR 절차 동안 비침습적 광학, 전자기 및 임피던스 생리학적 신호의 전체 앙상블을 얻습니다. 여기에 제안된 작업은 표준 저중심정맥압 간절제술(LCVPLR) 동안 이러한 기술을 평가할 것입니다. 이 데이터는 향후 기계 학습 기반 알고리즘 개발에 활용될 것입니다. 제안된 연구는 측정된 데이터가 임상의에게 제공되지 않기 때문에 위험이 낮습니다.

구체적인 목표:

1. LCVPLR에서 기존의 비침습적 센싱 기술과 다변수 알고리즘의 성능을 평가합니다.
2. 알고리즘의 추가 개선을 위해 LCVPLR 동안 인간 모델 교육 및 검증 데이터 세트를 얻습니다.

검정력 및 표본 크기: 조사관은 등록된 모든 피험자로부터 데이터를 수집할 것으로 예상합니다. 실질 절개가 시작되기 전에 얻은 데이터는 "출혈 없음" 컨트롤로 활용됩니다. 검정력 및 샘플 크기 계산은 48명의 대상자의 샘플 크기가 1) 원하는 진단 성능에 필요한 비침습적 측정 기술의 최소 하위 집합을 추가로 식별하고, 2) 기존 알고리즘을 검증하고, 3) 초기에 인간을 교육하기에 충분해야 함을 나타냅니다. 충분한 정확도로 알고리즘의 임상 반복(ROC-AUC의 경우 p < 0.05).

최소 위험 연구로서 수술을 받는 환자에 대한 치료 표준에서 변경 사항은 없습니다. 수술 절차 및 약물 요법은 표준 임상 관리에 따라 진행됩니다. 등록된 환자는 표준 수술 전, 마취 및 수술 후 생리학적 모니터링을 받게 됩니다.