Badanie obejmujące 48 osób wykorzystujące nieinwazyjne pomiary wielotechnologiczne do wczesnego wykrywania trwającego krwotoku

Wstrząs krwotoczny pozostaje główną przyczyną śmierci na polu bitwy, jak również w społecznościach cywilnych. Wczesne wykrycie trwającego krwotoku przed progresją do prawdziwego wstrząsu umożliwiłoby wczesną interwencję. Powszechnie uznaje się, że klasyczne medyczne parametry życiowe działają słabo aż do późnej progresji do wstrząsu po urazie. Obecnie dostępne techniki, w tym przerywane monitorowanie parametrów życiowych, analizy laboratoryjne i pojedyncze urządzenia pomiarowe, mają słabą skuteczność przed klinicznie oczywistym stresem fizjologicznym.

Ogólnym celem tego projektu jest opracowanie wielotechnologicznego, nieinwazyjnego systemu do wczesnego wykrywania trwającego krwotoku. Podstawowa hipoteza jest taka, że ​​algorytmy opracowane w ramach głębokiego uczenia się, uzyskujące sygnały diagnostyczne z wielu źródeł, będą przewyższać pojedyncze rozwiązania technologiczne.

Podczas gdy obietnica innowacyjnych nieinwazyjnych testów spotkała się z szerokim zainteresowaniem, rozwój skutecznych technologii przyłóżkowych był jak dotąd ograniczony, a ich wydajność rozczarowująca. W 2014 roku Kim i wsp. stwierdzili, że „Wyniki tej metaanalizy wykazały, że niedokładność i nieprecyzyjność urządzeń do ciągłego nieinwazyjnego monitorowania ciśnienia tętniczego są większe niż to, co zdefiniowano jako dopuszczalne”, a nieinwazyjny pomiar ciśnienia krwi należy do najbardziej w pełni rozwiniętych z nich technologie. Niepowodzenie technologii nieinwazyjnych w wykrywaniu lub diagnozowaniu złożonych stanów chorobowych zostało zasadniczo zakończone. Badacze uważają, że ta awaria odzwierciedla ograniczenia systemów uniplex (pojedynczy czujnik w jednym miejscu) i zróżnicowanie odpowiedzi fizjologicznej między pacjentami. Systemy Uniplex poświęcają cały sygnał diagnostyczny we wzorach anatomiczno-skroniowych, co prawdopodobnie ma znaczną moc dyskryminacyjną.

Do tej pory innowacje technologiczne we wczesnym wykrywaniu trwającego krwotoku dzieliły się na dwie szerokie kategorie: 1) poszukiwanie pojedynczego nowego pomiaru stanu tkanki lub narządu lub 2) zastosowanie bardziej wyrafinowanych technik matematycznych opartych na uczeniu maszynowym i przetwarzaniu sygnałów.

Badacze proponują opracowanie systemu łączącego najnowocześniejsze nieinwazyjne technologie wykrywania i zaawansowane wielowymiarowe algorytmy statystyczne. System ten będzie rozwijany od samego początku, aby był niedrogi i łatwy do zastosowania, nawet w surowych warunkach.

Aby uniknąć niepotrzebnego stosowania produktów krwiopochodnych, hepatektomię wykonuje się przy niskim ośrodkowym ciśnieniu żylnym (CVP). Osiąga się to poprzez restrykcyjne stosowanie płynów dożylnych i czasami leków obniżających ośrodkowe ciśnienie żylne. Niskie ośrodkowe ciśnienie żylne podczas hepatektomii jest doskonałym modelem rozwoju technologii takich jak nasza i nie było wcześniej wykorzystywane w tym celu.

Podczas każdej procedury badacze uzyskają pełny zestaw nieinwazyjnych sygnałów fizjologicznych, optycznych, elektromagnetycznych i impedancyjnych podczas procedury LCVPLR. Proponowana praca będzie oceniać te technologie podczas standardowych resekcji wątroby z niskim centralnym ciśnieniem żylnym (LCVPLR). Dane te zostaną wykorzystane do dalszego rozwoju algorytmów opartych na uczeniu maszynowym. Proponowane badanie będzie obarczone niskim ryzykiem, ponieważ zmierzone dane nie będą dostępne dla klinicystów.

Cele szczegółowe:

1. Oceń wydajność istniejących nieinwazyjnych technologii wykrywania i algorytmów wielowymiarowych w LCVPLR.
2. Uzyskaj zestawy danych do szkolenia i walidacji modelu ludzkiego podczas LCVPLR w celu dalszego udoskonalenia algorytmów.

Moc i wielkość próby: Badacze przewidują pozyskiwanie danych od każdego zarejestrowanego podmiotu. Dane uzyskane przed początkiem przecięcia miąższu zostaną wykorzystane jako kontrola „bez krwotoku”. Obliczenia mocy i wielkości próby wskazują, że wielkość próby 48 osób powinna być wystarczająca do: 1) dalszej identyfikacji minimalnego podzbioru nieinwazyjnych technologii pomiarowych niezbędnych do uzyskania pożądanej wydajności diagnostycznej, 2) walidacji istniejących algorytmów oraz 3) wstępnego szkolenia człowieka iteracja kliniczna algorytmów z wystarczającym stopniem dokładności (p < 0,05 dla ROC-AUC).

Jako badanie o minimalnym ryzyku, nie będzie żadnych zmian w stosunku do standardowej opieki nad pacjentami poddawanymi zabiegom chirurgicznym. Procedury chirurgiczne i farmakoterapia będą przebiegać zgodnie ze standardowym postępowaniem klinicznym. Zarejestrowani pacjenci zostaną poddani standardowemu przedoperacyjnemu, znieczulającemu i pooperacyjnemu monitorowaniu fizjologicznemu.