병원에서 치명적인 환자의 상태를 모니터링하는 것은 압력을 받고 강력하고 높은 스테이크 결정을 내릴 필요가 있기 때문에 종종 복잡한 작업입니다. 특히 집중 치료에서는 초 수가 포함됩니다.
새로운 연구에 따르면 알고리즘은 곧 그 역할을 수행 할 수 있습니다. 연구원들은 소프트웨어가 물론 이미 기록되고있는 단순한 생리 학적 마커에서 사람의 의식의 변화를 정확하고 확실하게 발견 할 수 있다고 제안합니다.
.심박수 및 혈압과 같은 활력 징후는 모니터를 사용하여 지속적으로 추적되지만 뇌 기능과 의식은 모니터링하기가 훨씬 어렵습니다.
전자 시스템의 손에 뇌 기능의 모니터링은 연속적이고 일정 할 수있어 상태의 변화를 식별하여 매일 점검이 완전히 놓치거나 너무 늦게 잡을 수 있습니다.
아직 그러한 기술을 고안하는 데는 아직 초기이지만 예비 결과는 그것이 실현 가능한 접근법임을 암시합니다. 침대 옆 모니터링 장비에 설치되어 의료 전문가의 시험을 보완 할 수 있습니다.
뉴저지의 스티븐스 기술 연구소 (Stevens Institute of Technology)의 컴퓨터 과학자 인 사만다 클라인 버그 (Samantha Kleinberg)는“의식은 켜져있는 라이트 스위치가 아닙니다. 그것은 하루 종일 변화하는 의식 정도가있는 디머 스위치와 비슷합니다.
"하루에 한 번만 환자를 확인하면 하나의 데이터 포인트 만 얻습니다. 알고리즘을 사용하면 의식을 지속적으로 추적하여 훨씬 더 명확한 그림을 제공 할 수 있습니다."
.연구원들은 심박수, 호흡 속도, 뇌 온도 및 혈액 산소 수준을 포함하여 다양한 응급실 센서에서 사료를 추적하기위한 알고리즘을 구축했습니다. 중요하게도,이 통계는 환자가 경고하거나 깨어있을 필요없이 지속적으로 모니터링 할 수 있습니다.
이 연구에서 출혈 환자의 총 239 명의 환자의 데이터를 분석하여 팀이 센서 판독 값에 대한 의식 수준을 매핑 할 수있게 해주었습니다. 해당 데이터를 사용하여 후자에서 전자를 결정할 수있는 알고리즘을 개발했습니다.
.이 알고리즘은 훈련 된 임상의뿐만 아니라 환자의 의식 상태를 분류 할 수 있었으며, 기능적 자기 공명 영상 (FMRI) 기계와 같은 더 복잡하고 비싼 장비.
Kleinberg는“이 도구는 거의 모든 병원 환경 에이 도구를 배치 할 수 있기 때문에 매우 중요하다.
아직해야 할 일이 여전히 많습니다. 시스템이 훈련 된 데이터는 임상 평가 직전에 수집되었으며, 알고리즘이 24/7 의식을 정확하게 예측할 수 있음을 아직 밝혀지지 않았습니다.
그러나 잠재력이 있습니다. 환자를 점검하는 기존 방법은 상당한 시간이 걸릴 수 있으며 간헐적으로 만 수행 할 수 있습니다. 많은 사람들은 또한 환자에게 반응이 좋거나 고가의 장비가 필요합니다. 이것은 모든 문제를 해결할 것을 약속합니다.
연구원들은 건강 전문가에 대한 요구를 줄일뿐만 아니라 새로 개발 된 알고리즘은 환자의 결과를 향상시킬 수있을뿐만 아니라 미래의 연구를 다소 신비한 의식 상태에 알릴 수 있다고 생각합니다.
클라인버그는“의식은 공부하기가 엄청나게 어렵고 그 이유 중 일부는 단순히 작업 할 데이터가 많지 않기 때문이다. "환자의 의식 변화가 언젠가이 환자들을 훨씬 더 효과적으로 치료할 수있게 될 수있는 24 시간 내내 데이터를 갖는다."
.이 연구는 Neurocritical Care 에 발표되었습니다 .
