Моделирование и контроль глубины анестезии с обратной связью

Научная основа

Возрастающая степень автоматизации и информатизации динамических процессов обеспечивает более высокое качество достигаемых целей, более низкие затраты и меньшее возможное воздействие как на человека, так и на природу. Автоматическое управление — это инфраструктурная область, которая включает в себя математическое моделирование, моделирование динамических систем и методы автоматического управления. Системный подход позволяет использовать методы управления в различных технических и нетехнических областях, поэтому достижения в области автоматического управления очень полезны в междисциплинарных проектах.

Точно так же в медицине есть много процессов, которые можно улучшить с помощью автоматического управления. В литературе описаны некоторые подходы к замкнутому контуру контроля глубины анестезии, но ни один из них не повлиял на клиническую практику. В рамках проекта исследователи разработают систему замкнутого контроля глубины анестезии с использованием индекса BIS, которая будет основана на прогностической модели и будет учитывать индивидуальные свойства каждого пациента, полученные в результате измерений.

Выявление проблемы

Для проведения общей анестезии необходимо использовать вещества, вызывающие глубокое бессознательное состояние, анальгезию, амнезию и мышечную релаксацию, необходимые для проведения операции или диагностической процедуры. Общая анестезия и связанная с ней динамическая деятельность в организме человека — сложный процесс, включающий фармакокинетические и фармакодинамические механизмы, до конца еще не изученные.

Во время общей анестезии анестезиологу необходимо контролировать жизненные функции пациента и поддерживать функции жизненно важных органов. Для достижения анестезии в организм пациента различными способами вводятся вещества. В клинической практике чаще всего используются внутривенная индукция анестетика, т. е. введение анестетика в вену, и ингаляционная индукция анестезии, при которой пациент вдыхает вещество из дыхательной смеси. Тотальная внутривенная анестезия (ТИВА) — это метод анестезии, при котором вещества вводятся внутривенно.

Анестезиологу необходимо отрегулировать дозировку анестетика для поддержания соответствующей глубины общей анестезии в соответствии с фармакокинетикой и фармакодинамикой анестетика и типом процедуры. Недостаточная глубина анестезии проявляется активацией симпатических нервов или, что крайне маловероятно, пробуждением больного. Слишком глубокая анестезия проявляется падением уровня артериального давления и частоты сердечных сокращений, а также медленным послеоперационным пробуждением больного от общей анестезии. В современной клинической практике глубину анестезии определяют, оценивая соответствующие клинические признаки (радужная оболочка, потливость, движения), интерпретируя гемодинамические измерения и оценивая глубину анестезии по сигналам ЭЭГ, для которых уже существует несколько установленных систем измерения, напр. Индекс BIS, Narcotrend, энтропия шкалы, энтропия ответа, индекс состояния головного мозга, анализатор состояния пациента, индекс подобия, индекс хирургического стресса, слуховой вызванный потенциал, индекс состояния пациента (PSi). Измерение индекса BIS — это неинвазивный метод, при котором монитор BIS подключается к электродам на голове пациента. Измеряя сигналы ЭЭГ, определяют биспектральный индекс, представляющий глубину анестезии. Монитор BIS предоставляет единственное безразмерное число, которое находится в диапазоне от 0 (эквивалентно молчанию ЭЭГ) до 100. Значение BIS от 40 до 60 указывает на подходящий уровень для общей анестезии, тогда как для длительной седации из-за травм головы подходит значение ниже 40. Таким образом, ссылка может быть установлена ​​на применимое значение; способ и скорость приближения к референтному значению зависят от конкретных особенностей процедуры, а также фармакокинетики и фармакодинамики вещества в организме пациента. Новым многообещающим методом измерения глубины анестезии, основанным на сигналах ЭЭГ, является индекс состояния пациента (PSi). Датчик на лбу собирает данные ЭЭГ пациента с лобных долей с обеих сторон мозга, что является преимуществом метода PSi. Система измерения PSi оснащена усовершенствованным механизмом обработки сигналов, который обеспечивает расчет PSi с минимальной задержкой. Рассчитанный индекс представляет собой обработанную переменную на основе ЭЭГ, связанную с действием анестетиков. Для общей анестезии приемлемым считается значение PSi от 25 до 50.

Цель предлагаемого исследования с особым акцентом на оригинальность предлагаемого исследования и его потенциальное влияние на развитие новых направлений исследований

Анестезиолог регулирует введение внутривенных анестетиков в зависимости от глубины анестезии. Замкнутая система для введения внутривенного анестетика обеспечивает немедленную реакцию и регулировку потока внутривенного анестетика. В этом проекте исследователи сосредоточатся на контроле потока с обратной связью при внутривенном введении пропофола. Индукция пропофола влияет на индекс ЭЭГ, и адекватный контроллер настраивает инфузионный насос так, чтобы индекс ЭЭГ как можно точнее следовал траектории, заданной анестезиологом.

Предлагаемый исследовательский проект разделен на две части:

• разработка математической модели, описывающей влияние введения анестетика на глубину наркоза (показатель ЭЭГ);
• разработка замкнутой системы управления глубиной анестезии.

Первый этап начнется с моделирования динамики введения анестетика, влияющего на глубину анестезии. Преимущества разработки математической динамической модели заключаются в следующем: лучшее понимание процесса и его динамики; модель представляет собой основу для разработки симулятора и проведения экспериментов по моделированию, которые полезны на этапе проектирования замкнутой системы управления; динамическая математическая модель может использоваться в алгоритме управления, особенно для прогнозирующих подходов к управлению.

На вход контроллера подаются два сигнала: опорное значение показателя ЭЭГ и фактическое значение показателя ЭЭГ. Контроллер использует эти два сигнала для расчета подходящего входного сигнала инфузионного насоса, который вводит пропофол с потоком, заданным контроллером. Как только пропофол вводится в организм, его уровень в крови увеличивается, а следовательно, увеличивается и концентрация в месте воздействия, то есть в центральной нервной системе. Изменение концентрации пропофола представляет собой динамический процесс, зависящий от фармакокинетической системы пациента. Уровень концентрации пропофола в месте действия представляет собой вход фармакодинамической системы, характеризующий глубину анестезии, которую можно рассматривать как выход фармакодинамической системы. Глубина анестезии влияет на мозговые волны, измеряемые электродами для измерения сигналов ЭЭГ. Монитор ЭЭГ измеряет сигналы и использует эти измерения для установления индекса ЭЭГ. Индукция других анестетиков (например, ремифентанил анальгетик), который также частично влияет на показатель ЭЭГ, расценивается как нарушение.

Оригинальность ожидаемых результатов

В этом проекте глубина анестезии будет рассматриваться с трех точек зрения: моделирование, симуляция и контроль.

Проблема моделирования действия пропофола описана в литературе по-разному. Для этих целей были разработаны фармакокинетические и фармакодинамические модели, такие как Marsh, Schneider, Kataria, Schüttler, White-Kenny. Модели обычно определяют базовую структуру динамической операционной системы пропофола, а параметры зависят от индивидуальных особенностей пациентов. На значения параметров модели влияют пациент и его характеристики (вес, рост, возраст, пол и т.д.), а также индивидуальная чувствительность к пропофолу и способность выделять пропофол.

Математическая модель влияния пропофола на динамику глубины анестезии будет разработана на основе существующих моделей в литературе. Исследователи разработают модель, используя классические подходы к моделированию, такие как дифференциальные уравнения с представлением области Лапласа и пространства состояний, а также передовые подходы: нелинейная динамика будет рассматриваться с использованием нечеткой логики, а именно моделей Такаги-Сугено. Надлежащим образом проверенная динамическая модель активности пропофола станет основой для разработки симулятора, помогающего анестезиологу безопасно изучать анестезиологические процедуры. Это упростит понимание механизма действия пропофола и позволит протестировать различные сценарии введения пропофола.

Несколько разработанных фармакокинетических моделей используются в некоторых инфузионных насосах для целевого контролируемого вливания (TCI), где насос устанавливает надлежащий поток лекарства в соответствии с моделью. Проблема этих моделей в том, что они часто не отражают реальную динамику, которая также зависит от индивидуальной чувствительности пациентов к веществу, поэтому такие подходы, основанные на разомкнутой индукции, часто не дают наилучших результатов.

Алгоритм управления глубиной анестезии с обратной связью будет основан на управлении с двумя степенями свободы, что означает, что его можно функционально разделить на две части: часть с прямой связью и часть с обратной связью. Следовательно, алгоритм объединяет преимущества управления как без обратной связи, так и с обратной связью. Часть прямой связи будет использовать модель пропофола для расчета потока в соответствии с эталонной траекторией индекса ЭЭГ. С другой стороны, часть обратной связи будет обеспечивать соответствующие корректировки потока на основе измерений индекса ЭЭГ. Преимущество предлагаемого подхода заключается в том, что упреждающая часть алгоритма управления позволяет приблизить фактическое значение показателя ЭЭГ к эталонной траектории, а обратная часть компенсирует ошибку управления, возникающую из-за неточного моделирования, шумов и возможных помех на реальная система, такая как, например, индукция ремифентанила.

Алгоритм управления будет основан на разработанной динамической модели пропофола, которая будет использоваться для прогнозирования глубины анестезии. Путем онлайн-адаптации параметров внутренней динамической модели алгоритм будет учитывать индивидуальную реакцию пациента на пропофол, оцененную по измерениям во время процедуры.

Методы работы

Работа над проектом начнется с моделирования и симуляционных исследований эффектов пропофола. Процедура моделирования будет включать теоретические и экспериментальные подходы. В рамках теоретического моделирования исследователи будут использовать знания о фармакокинетических и фармакодинамических механизмах, тогда как экспериментальный подход дополнит теоретический, используя соответствующие измерения для определения структуры и параметров модели. Математическое моделирование сложных систем представляет собой итеративную процедуру, требующую верификации и валидации разработанной модели на каждом последующем этапе. Качество данных, полученных в результате правильно спланированных экспериментов, имеет первостепенное значение. Измеряемые сигналы должны быть надлежащим образом синхронизированы, должным образом отфильтрованы, дискретизированы, а для идентификации должны быть выбраны информационно адекватные сегменты.

Разработанная модель будет протестирована в среде Matlab-Simulink. Среда виртуального моделирования позволит проводить различные эксперименты для проверки поведения модели и сравнения с измеренной динамикой глубины анестезии. Исследователи разработают пользовательский интерфейс, который облегчит проведение имитационных экспериментов. Разработанная система замкнутого контроля глубины анестезии сначала будет протестирована в виртуальной среде. Наконец, исследователи также протестируют его — под анестезиологическим контролем — в клинической практике.

Анестезиологический протокол с подробным описанием хода операции и введения конкретных агентов описан в заявке, которая находится на рассмотрении в Национальном комитете по медицинской этике Словении. Из-за ограничений по объему вышеупомянутые подробности здесь не приводятся.

Актуальность и потенциальное влияние результатов

Несмотря на очевидные преимущества замкнутого контроля глубины анестезии, такие подходы пока не используются в клинической практике. Таким образом, основным результатом данного проекта будет разработка и изучение возможностей реализации замкнутой системы управления глубиной анестезии, основанной на измерении индекса ЭЭГ. В первой части проекта исследователи разработают динамическую модель, учитывающую влияние анестезиологических препаратов на глубину анестезии, а вторая часть будет посвящена разработке системы замкнутого контроля глубины анестезии. Разработанная модель будет проверена путем сравнения ее результатов с измерениями динамических процессов на реальных пациентах. Наконец, производительность замкнутой системы управления будет оцениваться в клинической практике.

Мы ожидаем, что при использовании предложенной концепции замкнутого контроля глубины анестезии, которая измеряется по показателю ЭЭГ и контролируется введением пропофола, будет достигнуто лучшее течение глубинной анестезии, чем при ручной операции. Система управления позволит избежать чрезмерных выбросов траектории индекса ЭЭГ, мгновенно реагировать на неожиданное динамическое поведение, эффективно компенсировать нарушения и учитывать априори неизвестные фармакокинетические и фармакодинамические свойства конкретного пациента. С другой стороны, анестезиолог будет уведомлен только в случаях непрогнозируемого значения индекса ЭЭГ или потока пропофола за установленными ограничениями. Таким образом, анестезиолог сможет уделить внимание другим важным аспектам анестезии. Хотя анестезиологу не нужно постоянно контролировать значение индекса ЭЭГ, автоматическая система уменьшит отклонение глубины анестезии от желаемого значения. Улучшенное отслеживание эталонной траектории, безусловно, будет полезно для пациентов, поскольку уменьшит вероятность бодрствования во время процедуры и в то же время предотвратит чрезмерное введение пропофола, что облегчит послеоперационное восстановление и уменьшит побочные эффекты пропофола. Это также уменьшит количество пропофола, используемого во время процедуры.

Исключительные социально-экономические или культурно значимые достижения руководителя проекта

Основное направление исследований руководителя проекта Ассист. Профессор доктор Горазд Карер занимается моделированием, симуляцией и управлением динамическими системами. С момента защиты кандидатской диссертации в 2009 году он интенсивно работал, особенно над передовыми подходами к математическому моделированию и управлению динамическими процессами. Является автором или соавтором 16 научных работ, 28 докладов на конференциях, 1 научной монографии, 1 главы в научной монографии, 1 терминологического словаря, 3 исследований и научным руководителем 14 успешно защищенных бакалаврских диссертаций.

Он участвует в нескольких курсах в области моделирования, теории систем и автоматического управления на факультете электротехники Люблянского университета. Курсы «Системы автоматического управления» и «Автоматическое управление» являются базовыми курсами учебной программы «Техника управления». Курсы Control Systems Instrumentation и Control Technology Instrumentation посвящены технологическим аспектам и датчикам. Курсы «Моделирование и обработка сигналов» и «Методы моделирования» посвящены моделированию динамических систем. Подходы последнего будут особенно полезны на первом этапе исследовательского проекта.

В 2013 году он опубликовал научную монографию в Springer Verlag под названием Predictive Approaches to Control of Complex Systems со своим соавтором, профессором, доктором наук Игорем Шкрянцем. Монография была благосклонно принята в научном сообществе, так как она была загружена в электронном виде более 11 000 раз с тех пор, как она была размещена в Интернете на веб-сайте Springer. В монографии рассматриваются современные алгоритмы управления системами со сложной динамикой, в том числе динамические процессы во время анестезии. Поэтому подходы, описанные в монографии, представляют собой прекрасную основу для разработки системы замкнутого контроля глубины анестезии, предлагаемой в данном проекте.

Он был инициатором и одним из авторов Словаря по автоматике, системам и робототехнике, изданного в 2014 году. На этапе подготовки была задействована терминологическая секция Института словенского языка имени Франа Рамовша при Исследовательском центре Словенской академии наук и искусств (ZRC SAZU). Во время проекта он интенсивно работал над терминологическими определениями понятий из своей исследовательской области. Такой терминологический опыт облегчает общение в междисциплинарных коллективах, особенно с коллегами, не знакомыми с областью автоматического управления. Таким образом, сотрудничество с анестезиологом, участвующим в предлагаемом проекте, также пойдет на пользу.

Он был секретарем Общества автоматического управления Словении с 2010 по 2014 год, а с 2014 года является членом исполнительного комитета. Контакты внутри общества позволяют установить связь с экспертами, работающими в области автоматического управления как в академических кругах, так и в промышленности, что дает хорошее представление о состоянии автоматического управления в Словении.

Принимал участие в работе Центра компетенций передовых технологий управления, где был разработан подход к управлению, основанный на ключевых показателях эффективности (KPI) и идентификации динамической модели. Подход концептуально связан с предложенной замкнутой системой управления глубиной анестезии. Методы получения знаний из истории KPI также будут полезны для разработки предлагаемой системы управления, конечно, с учетом особенностей, связанных с анестезией, и с привлечением знаний сотрудничающих анестезиологов.

Организационная структура и реализуемость проекта

Проект будет реализован в сотрудничестве с исследовательской группой отделения анестезиологии и хирургической интенсивной терапии (KOAIT) Университетского медицинского центра (UKC) Любляны под руководством Бориса Почкара. Группа состоит из анестезиологов, которые имеют доступ к оборудованию, необходимому для клинической проверки теоретических результатов проекта и симуляционных исследований. Клиническая часть исследования будет проводиться в отделении офтальмологии UKC в Любляне для витроретинальных операций, в нейрохирургическом отделении UKC в Любляне для пациентов, перенесших операцию по поводу экспансивных процессов в голове, и в отделении интенсивной терапии KOAIT UKC в Любляне для пациентов. нуждающихся в длительной седации из-за травм головы. Для установления плазматических концентраций анестетиков исследователи будут сотрудничать с Институтом клинической химии и биохимии UKC в Любляне. Первые измерения будут проведены после получения одобрения Национального комитета по медицинской этике Словении.