麻醉期间AI辅助血压控制

简要摘要

这是一项基于强化学习（RL）的临床决策支持系统在非心脏手术术中血流动力学管理中的概念验证随机对照试验。 背景：术中低血压在全身麻醉期间很常见，与不良后果相关，包括急性肾损伤、心肌损伤和死亡率增加。目前的血流动力学管理依赖于麻醉医师的个人临床判断，其一致性和及时性可能存在差异。一个基于RL的系统，可以从临床数据中学习最佳的血管活性药物剂量策略，可能有助于规范和提高实时血流动力学决策。 目的：主要目标是评估基于RL的决策支持系统是否能够通过RL推荐和临床医师执行的血管活性药物剂量之间的平均绝对误差（MAE）来学习与经验丰富的麻醉医师相当的术中血流动力学管理决策。次要目标是评估RL引导的管理是否可以改善临床血流动力学结果，包括低血压的时间加权平均值和平均动脉压在目标范围内的百分比时间。 参与者：计划在全身麻醉下进行择期非心脏手术的成年患者（年龄在18至85岁之间，ASA I-IV级），并持续进行侵入性动脉血压监测。 程序：参与者将被随机分配（1:1）到两个组之一。在RL引导组中，麻醉医师将收到来自决策支持系统的实时血管活性药物剂量建议，该系统显示在床旁屏幕上；麻醉医师对所有最终决策保持完全的临床自主权。在标准护理组中，麻醉医师将根据机构标准实践管理血流动力学，而不受系统输入的影响。患者和结果评估者将对分组分配保密。数据收集涵盖术中期间和30天术后随访。