麻酔中 AI 보조 혈압 조절

간략 요약

이 기술 개념 임상 시험은 강화 학습(RL) 기반의 수술 중 혈동학 관리를 평가합니다. 이 시스템은 임상 데이터에서 최적의 혈관 활성제 용량 전략을 학습하여 실시간 혈동학 결정을 표준화하고 개선할 수 있습니다. 배경: 일반 마취 중 수술 중 저혈압은 흔하며, 급성 신장 손상, 심장 근육 손상, 그리고 증가된 사망률과 관련이 있습니다. 현재 혈동학 관리는 개별 마취의사의 임상 판단에 의존하며, 일관성과 시간적 적절성이 다를 수 있습니다. 임상 데이터에서 최적의 혈관 활성제 용량 전략을 학습하는 RL 기반 시스템이 실시간 혈동학 결정을 표준화하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 목적: 주요 목표는 RL 기반 결정 지원 시스템이 경험丰富的 마취의사와 비교할 수 있는 수술 중 혈동학 관리 결정을 학습할 수 있는지 평가하는 것입니다. 이는 RL 추천 용량과 의사가 실제로 사용한 용량 간의 평균絶대오차(MAE)를 통해 평가됩니다. 부수 목표는 RL 지도 관리가 저혈압의 시간加权 평균 및 목표 범위 내의 평균 혈관 내압이 있는 시간 비율을 포함한 임상 혈동학 결과를 개선하는지 평가하는 것입니다. 참가자: 18세에서 85세 사이의 성인 환자(ASA I-IV)로, 일반 마취 하에서 지속적인 침습적 혈관 내압 모니터링을 받는 선택적 비 심장 수술을 예정한 환자입니다. 절차: 참가자들은 두 그룹 중 하나로(1:1) 무작위로 할당됩니다. RL 지도 그룹에서는 마취의사는 침대 주변 화면에 표시된 결정 지원 시스템에서 실시간 혈관 활성제 용량 추천을 받습니다; 마취의사는 모든 최종 결정에 대해 완전한 임상 자율성을 유지합니다. 표준 관리 그룹에서는 마취의사는 시스템의 입력 없이 기관 표준 관리에 따라 혈동학을 관리합니다. 환자와 결과 평가자는 그룹 할당에 대한 마스킹을 받습니다. 데이터 수집은 수술 중 기간과 30일 후 수술 후 추적을 포함합니다.