기계 학습을 사용하여 수술 환자의 신경근 회복 예측 (PINES)

PINES 프로젝트의 목적은 1) 신경근 회복이 완료되는 시간, 2) 수술 중 각 시점에서 신경근 차단제의 최적 시기와 투여량, 3) 예측 종료 시점의 TOF 비율을 정확하게 예측할 수 있는 모델을 식별하는 것입니다. 잔여 마비를 평가하기 위한 수술. 또한 마취과 의사가 예측한 신경근 회복을 알고리즘과 비교하는 전향적 임상 파일럿 연구를 진행할 예정이다.

이 프로젝트는 두 가지 주요 목표로 구성됩니다.

I. 빅데이터 분석

• 데이터 웨어하우스 구축: 전자 레지스트리 데이터가 사용됩니다.
• 예측 모델의 생성: 분류 모델은 먼저 투약 전 및 수술 중 수집된 관련 매개변수를 식별하고 가중치를 부여하는 데 사용됩니다. 이들은 트레이닝 코호트의 기초를 형성할 것이며, 데이터의 시뮬레이션된 실시간 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 모델을 비교하기 위해 손실 함수는 제곱 오차, 평균 절대 오차 및 Huber Loss를 계산합니다.

II. 예측의 전향적 비교: 기계 학습 모델 대 마취 전문의

최고의 정확도로 검증된 최종 예측 모델을 사용하여 전향적 임상 파일럿 연구를 수행합니다. 코호트에는 숙련된 마취과 의사뿐만 아니라 예측 모델에 의해 분석될 전향적으로 등록된 수술 환자가 포함됩니다. 비탈분극성 신경근 차단제의 신경근 차단이 필요한 수술이 포함됩니다. 마취과 의사는 마취 유도 시 신경근 차단제 투여의 초기 용량을 시작으로 10분 간격으로 신경근 회복까지의 시간을 전향적으로 추정할 것입니다. 예측과 객관적으로 측정된 시간 대 TOF 비율 >0.95 사이의 일치는 평가자 간 상관 계수를 사용하여 평가됩니다.