Maskinlæringsassistert håndtering av intraoperativ hypotensi for personlig behandling (HYPOGUARD)

Intraoperativ hypotoni, vanligvis definert som et fall i arterielt blodtrykk under kirurgi, er en hyppig og klinisk viktig hendelse hos pasienter som gjennomgår generell anestesi. Tallrike studier har vist at selv korte perioder med lavt blodtrykk kan være assosiert med nedsatt organperfusjon og økt risiko for postoperative komplikasjoner, inkludert akutt nyreskade, hjerteskade, hjerneslag, forlenget sykehusopphold og økt dødelighet. Til tross for økt bevissthet om dens kliniske betydning, forblir den optimale behandlingen av intraoperativ hypotoni en pågående utfordring i anestesipraksis.

Nåværende tilnærminger til intraoperativt blodtrykkshåndtering er i stor grad basert på generelle terskler, retningslinjeanbefalinger og den individuelle erfaringen til anestesileger. I rutinemessig klinisk praksis behandles hypotoni ofte med væsketilførsel, vasopressor-midler, inotrope legemidler eller kombinasjoner av disse tiltakene. Imidlertid er hypotoni ikke en enkelt, uniform klinisk enhet. Det kan oppstå fra forskjellige underliggende fysiologiske mekanismer, som hypovolemi, anestesi-indusert vasodilatasjon, myokarddepresjon eller hjerterytmeforstyrrelser. Disse mekanismene kan sameksistere eller endre seg dynamisk under kirurgi, noe som gjør klinisk beslutningstaking kompleks.

I mange tilfeller brukes lignende behandlingsstrategier på pasienter med forskjellige fysiologiske årsaker til hypotoni, noe som kan føre til varierende behandlingsresponser. For eksempel kan væsketilførsel være effektiv hos pasienter med hypovolemi, men mindre gunstig eller til og med skadelig hos pasienter med dominert vasodilatasjon eller nedsatt hjertefunksjon. På samme måte kan vasopressor-terapi raskt gjenopprette blodtrykket i vasodilatorisk hypotoni, men kan ikke tilstrekkelig håndtere hypotoni forårsaket av lavt hjerteutslag. Dette understreker behovet for en mer individualisert, fysiologibasert tilnærming til intraoperativ hypotonihåndtering.

Nylige fremskritt innen perioperativ overvåking har muliggjort kontinuerlig, høyoppløselig registrering av arterielt blodtrykk og avanserte hemodynamiske parametere, som hjerteutslag, slagvolum og systemisk vaskulær motstand. Samtidig har utviklingen innen maskinlæring og kunstig intelligens skapt nye muligheter for å analysere store og komplekse datasett, identifisere skjulte mønstre og generere datadrevne innsikter som kanskje ikke er åpenbare gjennom tradisjonelle statistiske metoder.

Det primære målet med denne prospektive observasjonsstudien er å forbedre forståelsen av intraoperativ hypotoni ved å integrere detaljert hemodynamisk overvåking med maskinlæringsbasert analyse. I stedet for å fokusere på en enkelt blodtrykks terskel eller isolerte variabler, søker denne studien å karakterisere hypotoniepisoder som dynamiske fysiologiske hendelser og å identifisere distinkte hypotoniundertyper basert på underliggende hemodynamiske mønstre.

Denne studien er designet som en ikke-intervensjonell, observasjonsundersøkelse og endrer ikke rutinemessig klinisk omsorg. Alle beslutninger om anestesihåndtering, inkludert forebygging og behandling av hypotoni, vil bli tatt av den behandlende anestesilegen i henhold til standard klinisk praksis og institusjonelle protokoller. Forskningsgruppen vil ikke gi sanntidsanbefalinger eller påvirke klinisk beslutningstaking under kirurgi. Forskningsgruppens rolle er begrenset til systematisk datainnsamling, databehandling og etterfølgende analyse.

Voksne pasienter (≥18 år) som gjennomgår elektive kirurgiske inngrep under generell anestesi vil bli inkludert. Kontinuerlig invasiv arterielt blodtrykksovervåking er nødvendig for inkludering, da det muliggjør presis, slag-for-slag vurdering av blodtrykk og bølgeformavledede hemodynamiske variabler. Akutte operasjoner, pasienter med alvorlig sirkulasjonssjokk, avansert hjertefunksjonssvikt eller tilstander som forhindrer pålitelige hemodynamiske målinger vil bli ekskludert for å sikre datakvalitet og pasientsikkerhet.

I løpet av den intraoperative perioden vil arterielt blodtrykk, hjertefrekvens, hjerteutslag, hjerteindeks, slagvolum, slagvolumindeks, systemisk vaskulær motstand og relaterte dynamiske prelastvariabler kontinuerlig registreres med forhåndsdefinerte tidsintervaller. Hypotoni vil bli definert som et gjennomsnittlig arterietrykk under en klinisk relevant terskel opprettholdt i en minimumsvarighet. Når hypotoni oppstår, vil starttid, varighet, alvorlighetsgrad og frekvens av hver episode bli dokumentert.

I tillegg til fysiologiske data vil detaljert informasjon om terapeutiske intervensjoner bli samlet inn. Dette inkluderer type og mengde intravenøse væsker som administreres, bruk av vasopressor-midler eller inotrope legemidler, doseringsstrategier og timing av intervensjoner i forhold til hypotoni-start. Responsen på behandling vil bli vurdert ved å måle tiden som kreves for at blodtrykket skal returnere til forhåndsdefinerte målverdier og ved å evaluere endringer i andre hemodynamiske parametere etter intervensjon.

Maskinlæringsteknikker vil bli brukt på det innsamlede datasettet for å identifisere mønstre og klynger innen hypotoniepisoder. Uovervåkte læringsmetoder, som klyngealgoritmer, vil bli brukt til å klassifisere hypotonihendelser i undertyper basert på hemodynamiske profiler. Disse undertypene forventes å reflektere forskjellige dominerende fysiologiske mekanismer, som volumdepresjon, vasodilatasjon, myokarddepresjon eller hjertefrekvensrelatert hypotoni.

Parallelt vil overvåkte læringsmodeller bli brukt til å utforske forhold mellom pasientegenskaper, hemodynamiske mønstre, behandlingsstrategier og behandlingsresponser. Variabler som alder, kjønn, kroppsmasseindeks, fysisk statusklassifisering, komorbiditeter og kirurgiske egenskaper vil bli analysert for å bestemme deres assosiasjon med hypotoni-forekomst, undertypefordeling og respons på spesifikke intervensjoner.

Et av hovedmålene med denne studien er å evaluere om visse behandlinger er mer effektive for spesifikke hypotoniundertyper eller pasientprofiler. Ved å analysere behandlingsrespons-tider og hemodynamiske gjenopprettingsmønstre, har studien som mål å generere bevis som støtter mer målrettede og individualiserte behandlingsstrategier. Disse analysene vil ikke bli brukt til å veilede pasientomsorg under studien, men vil danne grunnlaget for fremtidig hypotesegenerering og intervensjonsforskning.

Alle innsamlede data vil bli anonymisert og lagret sikkert i henhold til personvernregelverk. Kun autoriserte medlemmer av forskningsgruppen vil ha tilgang til datasettet. Studien vil følge etiske prinsipper for klinisk forskning, og informert samtykke vil bli innhentet fra alle deltakere før inkludering.

Det endelige målet med denne forskningen er å bidra til utviklingen av datadrevne, personlig tilpassede tilnærminger til intraoperativ blodtrykkshåndtering. Ved å kombinere høykvalitative fysiologiske data med avanserte analytiske metoder, har denne studien som mål å gi en dypere forståelse av intraoperativ hypotoni og dens heterogene natur. På lang sikt kan funnene støtte utviklingen av kliniske beslutningsstøttesystemer som assisterer anestesileger i å velge den mest passende behandlingsstrategien for hver pasient basert på sanntids fysiologisk informasjon.

Slike systemer har potensial til å forbedre pasientsikkerhet, redusere byrden av postoperative komplikasjoner og forbedre kvaliteten på perioperativ omsorg uten å erstatte klinisk skjønn. I stedet er de ment å supplere anestesilegenes ekspertise ved å gi objektive, individualiserte innsikter avledet fra komplekse datamønstre. Denne studien representerer et viktig skritt mot mer presis, personlig tilpasset og fysiologiguidet håndtering av intraoperativ hypotoni.