Искусственный интеллект – для прогнозирования и предотвращения гипотонии во время операции

Ежегодно в Швеции оперируют около 800 000 пациентов. Из них относительно большая часть страдает от серьезных осложнений после операции, таких как повреждение сердца и почек, инсульт и даже смерть. Доказана связь между вышеперечисленными осложнениями и падением артериального давления во время операции, а это означает, что в любом случае некоторых осложнений потенциально можно избежать, если поддерживать артериальное давление на стабильном и адекватном уровне с учетом состояния каждого отдельного пациента.

К сожалению, эпизоды падения артериального давления трудно предсказать с помощью доступных стандартных методов мониторинга и поэтому, к сожалению, часто возникают во время хирургического вмешательства. В Каролинской университетской больнице мы сейчас строим новую систему, которая с помощью искусственного интеллекта сможет подать сигнал тревоги еще до того, как произойдет падение артериального давления. В исследовании мы собираем и объединяем данные стандартного мониторинга во время операции; пульс, артериальное давление, оксигенация, сердечный выброс, ЭКГ, лабораторные показатели газов крови у пациентов, перенесших абдоминальную операцию, которые представляют собой группу пациентов, которые имеют более высокий риск развития послеоперационных осложнений. К этой информации мы также добавим соответствующие данные нового метода мониторинга кровообращения, основанного на изменениях выдыхаемого углекислого газа. Мы также будем записывать причины падения артериального давления, такие как кровотечение, воздействие лекарств, обезвоживание, чтобы алгоритмы ИИ могли различать разные причины низкого артериального давления, поскольку они требуют разных мер. Алгоритмы искусственного интеллекта первоначально будут разрабатываться путем сбора данных от большой группы пациентов, а затем оценки на меньшей группе других, репрезентативных пациентов.

Данные нашего стандартного мониторинга в связи с хирургическим вмешательством дополнены оценками сердечного выброса на основе капнодинамического метода. Субъектов исследования будут усыплять и проводить искусственную вентиляцию легких с помощью модифицированного аппарата искусственной вентиляции легких (servo-i(R) Getinge). Этот аппарат ИВЛ оснащен программным обеспечением для исследовательских целей, имеющим маркировку CE. Программное обеспечение изменяет схему дыхания вентилятора, добавляя слегка удлиненные паузы после трех из девяти вдохов. Такой тип дыхания приводит к небольшому изменению уровня выдыхаемого углекислого газа примерно на 1 кПа. Аппарат ИВЛ использовался в нескольких крупных исследованиях на животных и клинических исследованиях, два из которых были проведены нашей исследовательской группой. Поскольку будет использоваться аппарат искусственной вентиляции легких, пациентов обезболивают с помощью так называемой тотальной внутривенной анестезии (TIVA) вместо газовой анестезии. Это отличается от нашей нынешней практики в этом типе хирургии. Однако TIVA используется и в ряде других видов операций, и мы хорошо разбираемся в этом методе. В ряде больниц в стране и за рубежом TIVA используется в качестве метода первой линии даже при обширных операциях по поводу рака брюшной полости, поскольку есть данные, позволяющие предположить, что в последствии у пациентов возникают незначительные рецидивы (метастазирование). В ходе лечения события, которые происходят, фиксируются, чтобы затем быть добавлены к материалу для качественного анализа. Примерами таких событий являются: прием лекарств и жидкостей, а также возможная причина гипотонии; кровотечение, изменение положения тела и т. д. Чтобы иметь возможность сравнить расчеты насыщения смешанной вен по методу Капно, образцы крови будут браться из центрального венозного катетера каждый час во время операции. Каждый образец содержит около 2 мл крови. За пятичасовую операцию это соответствует примерно 1 кл крови. Одновременно с пробами из вен будут взяты газы артериальной крови в тех же объемах крови. Эти образцы отбираются примерно: Каждые/каждые два часа во время операции в рутинной клинической практике, но в протоколе исследования они будут отбираться каждый час синхронно с образцами из центрального венозного катетера.

Также сохраняются клинические результаты, такие как продолжительность лечения и осложнения, поэтому дозу гипотонии можно связать с осложнениями. То, что описано выше, — это вещи, которые мы измеряем и регистрируем в повседневной клинической практике и, таким образом, не предполагают какого-либо дальнейшего воздействия на субъектов исследования. Анализ данных впоследствии проводится нашими исследователями на наших компьютерах и серверах. С помощью искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) мы будем обучать алгоритмы ИИ с целью создания эффективных и точных методов профилактического прогнозирования низкого кровяного давления. Поскольку используются записанные данные, мы можем получить результат на основе тех же данных и сравнить наши алгоритмы с тем, что произошло на самом деле.