Um estudo de 48 indivíduos usando medições multitecnológicas não invasivas para detecção precoce de hemorragia contínua

O choque hemorrágico continua sendo uma das principais causas de morte no campo de batalha, bem como em comunidades civis. A detecção precoce de hemorragia contínua antes da progressão para choque franco permitiria uma intervenção precoce. É amplamente reconhecido que os sinais vitais médicos clássicos funcionam mal até o final da progressão para choque após lesão traumática. As técnicas atualmente disponíveis, incluindo monitoramento intermitente de sinais vitais, análise laboratorial e dispositivos de medição única, apresentam baixo desempenho antes do sofrimento fisiológico clinicamente óbvio.

O objetivo geral deste projeto é desenvolver um sistema não invasivo multitecnologia para detecção precoce de hemorragia em curso. A hipótese subjacente é que os algoritmos desenvolvidos de aprendizado profundo que obtêm sinais de diagnóstico de várias fontes superarão as soluções de tecnologia única.

Embora a promessa de testes não invasivos inovadores tenha recebido grande atenção, o desenvolvimento de tecnologias eficazes à beira do leito tem sido limitado e seu desempenho decepcionante. Em 2014, Kim et al afirmaram que "Os resultados desta meta-análise descobriram que a imprecisão e a imprecisão dos dispositivos de monitoramento contínuo da pressão arterial não invasiva são maiores do que o que foi definido como aceitável" e a medição da pressão arterial não invasiva está entre os mais desenvolvidos desses tecnologias. O fracasso das tecnologias não invasivas na detecção ou diagnóstico de doenças complexas tem sido essencialmente completo. Os pesquisadores acreditam que essa falha reflete as limitações dos sistemas uniplex (um único sensor em um único local) e a variação de paciente para paciente na resposta fisiológica. Os sistemas Uniplex sacrificam todo o sinal de diagnóstico em padrões anatômico-temporais, o que provavelmente tem poder discriminante significativo.

Até o momento, a inovação tecnológica na detecção precoce de hemorragia em curso tem sido de duas grandes categorias: 1) uma busca para descobrir uma nova medição única do status do tecido ou órgão ou 2) aplicação de técnicas matemáticas mais sofisticadas baseadas em aprendizado de máquina e processamento de sinal.

Os pesquisadores se propõem a desenvolver um sistema que combine tecnologias de detecção não invasivas de última geração e algoritmos estatísticos multivariáveis ​​avançados. Este sistema será desenvolvido desde o início para ser barato e de fácil aplicação, mesmo em ambientes austeros.

Para evitar o uso desnecessário de hemoderivados, as hepatectomias são realizadas com baixa pressão venosa central (PVC). Isso é conseguido por meio do uso restritivo de fluidos intravenosos e, às vezes, de medicamentos para diminuir a pressão venosa central. A baixa pressão venosa central durante a hepatectomia é um excelente modelo para o desenvolvimento de tecnologias como a nossa e não foi utilizada anteriormente para esse fim.

Durante cada procedimento, os investigadores obterão um conjunto completo de sinais fisiológicos ópticos, eletromagnéticos e de impedância não invasivos durante o procedimento LCVPLR. O trabalho aqui proposto avaliará essas tecnologias durante ressecções hepáticas padrão de baixa pressão venosa central (LCVPLR). Esses dados serão utilizados para o desenvolvimento de algoritmos baseados em aprendizado de máquina. O estudo proposto será de baixo risco, uma vez que os dados medidos não estarão disponíveis para os médicos.

Objetivos Específicos:

1. Avalie o desempenho das tecnologias de detecção não invasivas e algoritmos multivariáveis ​​existentes no LCVPLR.
2. Obtenha conjuntos de dados de treinamento e validação de modelo humano durante LCVPLR para maior refinamento dos algoritmos.

Poder e Tamanho da Amostra: Os investigadores antecipam a aquisição de dados de todos os indivíduos inscritos. Os dados obtidos antes do início da transecção parenquimatosa serão utilizados como controle "sem hemorragia". Os cálculos de poder e tamanho da amostra indicam que um tamanho de amostra de 48 indivíduos deve ser suficiente para: 1) identificar ainda mais o subconjunto mínimo de tecnologias de medição não invasiva necessárias para o desempenho diagnóstico desejado, 2) validar os algoritmos existentes e 3) treinar inicialmente um ser humano iteração clínica dos algoritmos, com grau de precisão suficiente (p < 0,05 para ROC-AUC).

Como um estudo de risco mínimo, não haverá mudança no padrão de atendimento para pacientes submetidos a cirurgia. Os procedimentos cirúrgicos e farmacoterapias prosseguirão de acordo com o manejo clínico padrão. Os pacientes inscritos serão submetidos a monitoramento fisiológico padrão pré-operatório, anestésico e pós-operatório.