AI에 의한 VAP 식별 (AI-VAP)

인공 호흡기 관련 폐렴 (VAP)은 48 시간 이상 침습적 기계적 환기 (MV)에 제출 된 환자에서 발생하는 병원 획득 폐렴으로 정의됩니다. VAP는 집중 치료 환경에서 가장 널리 퍼진 병원 감염을 나타냅니다. VAP는 장기간의 MV 기간과 병원 체류 기간으로 인해 부담이되며 결과적으로 병원 비용이 증가합니다. 또한, 사망률과 항생제 사용도 크게 영향을받습니다. 불행히도, 가장 널리 사용되는 가장 많이 사용되는 것조차도 민감하거나 구체적이지 않기 때문에 현재 VAP의 유효하고 정확한 진단 기준은 없습니다. VAP를 배제하기위한 이러한 기준의 불충분 한 민감도는 결과적으로 항생제 내성 및 초위 감염이 떠오르는 항생제 과잉의 위험을 초래합니다. 반면에, VAP에서의 규칙에 대한 불충분 한 특이성은 항균 요법의 투여 지연 위험을 초래하여 사망률을 증가시킨다. 인공 호흡기 관련 이벤트 감시도 VAP를 정확하게 식별하지 못했습니다. 본 연구의 목적은 VAP의 조기 탐지를위한 임상의를 지원하기 위해 기계적 인공 호흡기를 지속적으로 기록한 데이터를 사용하여 다른 AI-Algorithm을 개발하는 것입니다. 초기 VAP 식별을위한 정확한 AI- 완전성은 이환율, 사망률, 광범위한 스펙트럼 및/또는 불필요한 항생제에 대한 노출을 줄이고 마지막으로 비용을 줄일 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.