麻酔中のAI支援血圧管理

概要

この概念実証のランダム化比較試験は、非心臓手術中の侵襲性静脈血圧連続モニタリング下における重層学習（RL）ベースの臨床決定支援システムを評価しています。 背景：全身麻酔中の侵襲性低血圧は一般的であり、急性腎機能障害、心肌障害、死亡率の増加などの悪い結果に関連しています。現在の血流管理は、個々の麻酔医の臨床判断に依存しており、一貫性や迅速性に差があります。臨床データから最適な血管活性剤投与量の戦略を学習するRLベースのシステムは、標準化し、リアルタイムの血流決定を改善するのに役立つかもしれません。 目的：主たる目的は、RLベースの決定支援システムが経験豊富な麻酔医と比較して同等の侵襲性血流管理決定を学習できるかを評価することです。評価基準は、RL推奨と医師が実行した血管活性剤投与量の平均絶対誤差（MAE）です。第二の目的は、RLガイドによる管理が臨床的な血流結果を改善するかを評価することです。評価項目は、低血圧の時間加重平均および目標範囲内の平均動脈圧が時間の割合です。 被験者：18歳から85歳の成人患者で、全身麻酔下での選択的で非心臓手術が予定されている、侵襲性静脈血圧連続モニタリングを行う患者。 手順：被験者はランダムに割り当てられます（1:1）。RLガイドグループでは、麻酔医はベッドサイドのスクリーンに表示された決定支援システムからリアルタイムの血管活性剤投与量の推奨を受ける；麻酔医は最終決定に関する全ての臨床自主権を保持します。標準管理グループでは、麻酔医はシステムからの入力無しに機関の標準的な血流管理を行います。患者と結果評価者はグループ割り当てに伏せられます。データ収集は手術中および術後30日間のフォローアップをカバーします。