Inteligentny oddział intensywnej terapii przyszłości

Ból jest krytycznym problemem zdrowotnym w kraju, a prawie 50% pacjentów w stanie krytycznym doświadcza znacznego bólu na oddziale intensywnej terapii (OIOM). Niedoszacowanie odpowiedzi na ból jest jedną z podstawowych barier w adekwatnym leczeniu bólu u pacjentów w stanie krytycznym i wiąże się z wieloma negatywnymi skutkami, takimi jak przewlekły ból po wypisaniu ze szpitala, przedłużona wentylacja mechaniczna, dłuższy pobyt na OIT i zwiększone ryzyko zgonu. Niemniej jednak wielu pacjentów OIOM nie jest w stanie samodzielnie zgłaszać natężenia bólu z powodu warunków klinicznych, urządzeń wentylacyjnych i zmienionej świadomości. Obecnie do oceny bólu u pacjentów niewerbalnych stosuje się behawioralne skale bólu. Niestety wagi te wymagają powtarzalnego ręcznego podawania przez przeciążone pielęgniarki. Co więcej, wcześniejsze prace sugerują, że pielęgniarki opiekujące się pacjentami quasi-sedowanymi w warunkach intensywnej opieki mają znaczną zmienność w ocenie intensywności bólu. Ponadto narzędzia do ręcznej oceny bólu nie mają możliwości ciągłego i autonomicznego monitorowania bólu. Wszystkie te wyzwania wskazują na krytyczną potrzebę opracowania obiektywnych i autonomicznych systemów rozpoznawania bólu.

Delirium jest kolejnym częstym powikłaniem hospitalizacji, które stwarza poważne problemy zdrowotne u hospitalizowanych pacjentów. Najczęściej występuje u pacjentów oddziałów intensywnej terapii chirurgicznej, a odsetek rozpoznań sięga 80%. Charakteryzuje się zmianami w poznaniu, poziomie aktywności, świadomości i czujności. Delirium zazwyczaj prowadzi do zmian poziomu aktywności i czujności, które stanowią dodatkowe zagrożenie dla zdrowia, w tym ryzyko upadku, nieodpowiednią mobilizację, zaburzenia snu, nieodpowiednią kontrolę bólu i negatywne emocje. Wszystkie te efekty są trudne do monitorowania w czasie rzeczywistym i dodatkowo przyczyniają się do pogorszenia zdolności poznawczych pacjenta, hamują powrót do zdrowia i spowalniają proces rehabilitacji. Chociaż około jedna trzecia przypadków delirium może odnieść korzyści z interwencji, wykrywanie i przewidywanie delirium jest nadal bardzo ograniczone w praktyce. Obecne oceny Delirium muszą być przeprowadzane przez przeszkolony personel medyczny, są czasochłonne i wymagają dużych zasobów. Ze względu na zasoby niezbędne do ukończenia oceny, delirium jest często oceniane dwa razy dziennie, pomimo przejściowego charakteru stanu chorobowego, który może pojawiać się i znikać niewykryty między ocenami. Łącznie te przeszkody wskazują na pilną potrzebę autonomicznego wykrywania delirium w czasie rzeczywistym.

Badacze postawili hipotezę, że proponowany model byłby w stanie wykorzystać dane z akcelerometru, elektromiografii i wideo w celu autonomicznej ilościowej oceny mimiki twarzy pacjenta, takiej jak ból, charakteryzującej czynności funkcjonalne i stan delirium. Racjonalizacja, że ​​autonomiczna ocena ilościowa bodźców wizualnych i wykrywanie delirium może zmniejszyć obciążenie pracą pielęgniarki i umożliwić monitorowanie bólu i delirium w czasie rzeczywistym. Wczesne wykrycie majaczenia daje pacjentom największe szanse na dobre wyniki leczenia majaczenia.