Система на основе машинного обучения для обнаружения гипотензии на раннем этапе

Система на основе машинного обучения для обнаружения гипотензии на раннем этапе

09 Jun 2020
18
Прослушать

Гипотензия, или пониженное артериальное давление, чрезвычайно часто встречается у пациентов после хирургической операции и может иметь серьезные негативные последствия, в том числе стать причиной травмы миокарда, острого повреждения почки и смерти.

В то же время, как считают в компании Edwards Lifesciences Research, такие клинические параметры, как сердечный выброс, частота сердечных сокращений или дыхание, часто являются плохими индикаторами надвигающейся гипотензии. 

Эти параметры позволяют заметить, когда пациент нестабилен, но после того, как произошло событие (гипотензия), уже мало что можно сделать.

Специалисты Edwards Lifesciences Research разработали так называемую технологию Hypotension Precision Index (HPI). Система, работающая на основе этой технологии, состоит из датчика, подключенного к катетеру и измеряющего давление в радиальной артерии, и монитора. 

Чем выше число HPI, тем выше вероятность возникновения гипотензии в ближайшие 10-15 минут. Кроме этого, новая система помогает врачу определить наилучшие меры для лечения начинающейся гипотензии. 

Используя методы машинного обучения, разработчики смогли определить, какие измеряемые параметры сердечно-сосудистой деятельности могут предсказать гипотензию.

Новая методология, как показало тестирование системы, добилась высокой степени клинического успеха. При исследованиях в Германии врачи использовали клинический протокол на основе HPI для определения лечения пациентов. При этом они смогли практически сразу полностью устранить гипотензию у пациентов.