١١- اورژانس در مراقبت های انتقادی

هر ساعت، سپسیس حدود 1400 نفر را در سراسر جهان می کشد، در واحدهای مراقبت فشرده، که بیماران در حال حاضر آسیب پذیر هستند، پیشرفت رعد و برق سریع این بیماری اغلب سیستم های نظارت سنتی را تحت تاثیر قرار می دهد. سنسورهای هوشمند - دستگاه های پوشیدنی یا ایمپلنت که به طور مداوم پارامترهای فیزیولوژیکی را ردیابی می کنند - با تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی برای تغییرات ظریف، پیش از بالینی، این ابزار می توانند به نظر برسند، این تکنیک های تشخیص اولیه، و تجزیه و تحلیل آن.

سنسور های هوشمند در مراقبت های بهداشتی چیست؟

سنسورهای هوشمند فراتر از نظارت ساده می روند، آنها مبدل های فیزیکی را با پردازنده های جاسازی شده و اتصال بی سیم برای اندازه گیری، log و تفسیر نشانه های حیاتی کلیدی.در تشخیص سپسیس، مهمترین پارامترهای شامل ضربان قلب، سرعت تنفسی، نوسانات دما، فشار خون و اشباع اکسیژن محیطی، سنسورهای چند منظوره نیز ردیابی پوست، سطوح لکات، و زمان کمپلوموتی را دنبال می کنند - که در تغییر آبشاری اولیه آسیب پذیر است.

دستگاه های محدوده از پچ های قابل مصرف و دستبند هوشمند برای الکترونیک انعطاف پذیر است که به قفسه سینه پایبند هستند. بسیاری از آنها FDA-پاک شده و طراحی شده برای استفاده در تنظیمات با کیفیت بالا است. ویژگی های تعریف آنها نه تنها ضبط داده بلکه بر روی دستگاه یا تجزیه و تحلیل مبتنی بر ابر با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین آموزش دیده در صدها هزار قسمت ICU است.

چگونه سنسور های هوشمند، فتوز را از بین می برند

تشخیص به یک خط لوله سه مرحله ای بستگی دارد:

  1. نظارت مداوم - سنسورها نشانه های حیاتی در فواصل از ثانیه تا دقیقه، ایجاد داده های زمان گیر فشرده.
  2. - الگوریتم ها روند هر بیمار را در برابر پایه خود به علاوه طبقه بندی از جمعیت جداکننده های عمومی شامل تاکیکاردیا، تنفسی آلکالوز، نوسانات گسترده و کاهش فشار خون علی رغم بارگیری.
  3. - هنگامی که نمره خطر از آستانه از پیش تعیین شده عبور می کند، سیستم یک اعلان فشار به پرستار کنار تخت، تیم پاسخ سریع یا داشبورد متمرکز ارسال می کند. برخی از سیستم عامل ها همچنین با سوابق بهداشت الکترونیکی (EHRs) ادغام می شوند تا آزمایشگاه های خودکار مانند فرهنگ های خونی و اندازه گیری های لکت را تحریک کنند.

به عنوان مثال، بیمار با ضربان قلب طبیعی 72 bpm در خط ممکن است بیش از چهار ساعت به 95 ب بعد از ظهر صعود کند، در حالی که شکاف های دمایی آنها بین سایت های مرکزی و محیطی گسترده شده است. یک الگوریتم پچ هوشمند می تواند این انحراف را تشخیص دهد و یک هشدار پیش از پوکی را ایجاد کند، اغلب یک تا شش ساعت قبل از اینکه کلینیکی تشخیص دهد که در غیر این صورت دچار زوال می شود.

نقش یادگیری ماشین و AI

سنسورهای هوشمند مدرن از هوش مصنوعی جدا نیستند.مدل های یادگیری سوپرvised، به ویژه درختان با شیب و شبکه های عصبی عمیق، در داده های داده های ICU برچسب مانند MIMIC-III و بانک تحقیقات سازمانی (CESO) یاد می گیرند که همبستگی های زمانی را وزن کنند - به عنوان مثال، یک توالی خاص از تنوع ضربان قلب و تغییر تنفسی - که پیش از حد سریع ارزیابی سازمانی (qual Assessment) یا سندرم پاسخ سریع بدن (CERS)

مطالعات اخیر نشان می دهد که تفسیر سنسور به کمک AI می تواند زمان تشخیص سپسیس را تا 40 تا 60٪ در مقایسه با بررسی های جدول دستی کاهش دهد. کارآزمایی در ژورنال پزشکی نیوانگلند نشان داد که یک الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از جریان های نشانه حیاتی مداوم از پچ پوشیدنی کاهش مرگ و میر در بیمارستان توسط 13٪ بزرگ بیمارستان.

مزایای گسترده برای مراقبت های انتقادی

  • پنجره های مداخله گران تر - ساعت های طلایی مراقبت از سپسsis معمولا سه تا شش ساعت اول هستند. سنسورهای هوشمند در طول پنجره هشدار می دهند، اجازه می دهند که دوباره انتقال مایع، آنتی بیوتیک های طیف گسترده و کنترل منبع زودتر شروع شود.
  • خستگی زنگ هشدار قرمز - مانیتورهای مجاور معمولی هشدارهای کاذب را برای نزدیک به 90٪ از هشدارها تولید می کنند. سنسورهای هوشمند از فیلترینگ با آگاهی از متن (به عنوان مثال روند در مقابل آستانه، ردگیری مصنوعات) استفاده می کنند، بنابراین پرستاران کمتر اما اعلان های معنی دار بیشتری دریافت می کنند.
  • ترشح از سمت تخت - بسیاری از سنسورهای هوشمند بی سیم و مینیاتور هستند، قادر به نظارت بر محدودیت های مرحله ای و بخش های عمومی هستند - جایی که خطر سپسsis هنوز بالا است اما نسبت پرستاری پایین تر است - اکنون می تواند از همان منطق تشخیص که قبلا محدود به ICU است استفاده کند.
  • هزینه هر مورد [FLT1] - متوسط هزینه پذیرش پس از پایان در ایالات متحده بیش از 500.000 دلار است، یک بررسی سیستماتیک در طب مراقبت های پزشکی مراقبت های پزشکی بالینی [FLT3] برآورد کرد که برای هر ساعت از تشخیص قبلی، سیستم های مراقبت های بهداشتی 3،500 $ کاهش و کاهش یافته از عوارض کمتر است.
  • صرفه جویی در نظارت - ابزار های ویدئویی و ناتوان نیز می توانند در سنسورهای هوشمند جاسازی شوند، اجازه می دهد مترجمان از راه دور شرکت کنند و هشدار های مبتنی بر متن را می توان به زبان های ترجیحی تحویل داد - کمک به غلبه بر زبان و موانع شنوایی در جمعیت های مختلف بیمار.

چالش های در برابر اتخاذ گسترده

حریم خصوصی داده ها و امنیت

سنسورهای پوشیدنی جریان های مداوم اطلاعات بهداشتی محافظت شده (PHI) را ایجاد می کنند که این داده ها را در مورد WiFi بیمارستان یا شبکه های سلولی انتقال می دهد و خطرات رمزگذاری سازگار با HIPAA، ناشناس سازی دستگاه و معماری ابری امن ضروری است اما برخی از پذیرش کنندگان اولیه گزارش داده اند که استقرار در بیمارستان در حال بررسی های امنیتی IT است.

تعامل و ادغام

بسیاری از سنسورهای هوشمند توسط استارتاپ ها با استفاده از پروتکل های اختصاصی ساخته شده اند و تغذیه داده ها به EHR های موجود (Epic، Cerner، Meditech) بدون رابط های سفارشی دشوار است. فقدان فرمت های داده استاندارد شده (به عنوان مثال، FHIR R4) اغلب پزشکان را مجبور می کند تا بین داشبورد های جداگانه، که "منبع واحد حقیقت" را تضعیف می کند که نیاز به تیم های بدون اتصال دارند، به جای اینکه سنسورهای یکپارچه، به طور کامل، به آن ها متصل شوند.

دقت در جمعیت های مختلف

سوگیری الگوریتمی یک نگرانی مستند است.اکثر مجموعه داده های آموزشی از مراقبت های شهری (STILT با جمعیت عمدتا سفید و جوان تر طبیعت) می توانند در بیماران مسن کمتر از حد و اندازه گیری شوند، کسانی که دارای پوست تیره تر هستند (جایی که خواندن های اسیدی نشان داده شده می تواند به صورت مصنوعی بالا باشد)، یا بیماران مبتلا به شرایط مزمن که فیزیولوژی پایه را تغییر می دهند (به عنوان مثال، نارسایی قلب با کاهش تجزیه و تحلیل eje0 در حال حاضر توسط بیماران و تحلیل دقیق تر است.F.

عمر باتری و تعمیر و نگهداری

نظارت مستمر باتری ها را به سرعت تخلیه می کند. اکثر پچ ها 5 تا 14 روز قبل از نیاز به جایگزینی - برای یک اقامت معمولی ICU اما مشکل برای نظارت طولانی مدت پس از درمان در بیماری های بحرانی مزمن است، راه حل های قابل شارژ بزرگ باقی می مانند و نسخه های قابل مصرف زباله های پزشکی (مانند تئوری، حرارتی، یا حتی سلول های زیستی مبتنی بر گلوکز) در مراحل اولیه تحقیقات هستند اما هنوز برای استفاده بالینی قابل استفاده نیستند.

مسیر های آینده در تشخیص سنسور هوشمند | Thesis

چند منظوره و غیر خطرناک Biomarkers

سنسورهای فعلی بر روی نشانه های حیاتی تمرکز می کنند. نسل بعدی نشانگرهای غیر تهاجمی مانند ترکیبات آلی فرار (VOCs) از طریق سنسورهای کانولا بینی، گلوکز زیر برش و lactate از پچ های میکرول 1، و اقدامات مشتق شده از فوتواز از مقاومت سیستمیک و عروق ترکیب این نشانگرها با نشانگرهای سنتی می تواند به دو ساعت دیگر از فناوری تحقیقات جلوگیری کند.

Edge AI و آموزش فدرال

برای رفع نگرانی های حریم خصوصی و تاخیر، تولید کنندگان پردازش هوش مصنوعی را به طور مستقیم بر روی میکروکنترلر سنسور (تکامل پیشرفته) انتقال می دهند – جایی که مدل ها بدون به اشتراک گذاری داده های بیمار خام، بدون افشای خلبانان اولیه PHI در اروپا، آموزش می دهند که مدل های پس از آن، دقت بیشتری نسبت به 0.85 AUC دارند و در عین حال حذف خطرات انتقال داده ها را میسر می کنند.

بسته بندی شده -Loop Therapeutic Integration

تشخیص نهایی بینایی به طور مستقیم به درمان پیوند می دهد.یک سنسور هوشمند که تشخیص اولیه سپسیس را مشخص می کند می تواند به طور خودکار مایعات داخل وریدی را از طریق یک پمپ هوشمند، و یا سفارش یک استقرار سریع پاسخ سریع تیم - همه بدون تأخیر انسانی، نمونه های اولیه چنین سیستم های حلقه بسته در مدل های حیوانی آزمایش شده اند و در حال حاضر وارد مرحله 1 کارآزمایی انسانی برای مدیریت هیپوtension می شوند، اگر ثابت شود که ما می توانیم به یک بیماری واقعی واکنش دهیم که ما را به یک بیماری واقعی تبدیل کنیم.

نتیجه گیری

سنسورهای هوشمند برای تشخیص زود هنگام پس از آن، دیگر به صورت دقیق نیستند – آنها در صدها ICU در سراسر جهان مستقر شده و روزانه زندگی را نجات می دهند، با ترکیب نظارت مداوم فیزیولوژیک با یادگیری ماشینی پیچیده، این ابزارها شکاف بین اولین توهین سلولی و تشخیص بالینی را گسترش می دهند: عدالت الگوریتمی، همکاری، و امنیت سایبری باید قبل از تبدیل شدن به قطب های هوشمند، به زودی اتصال دهنده سیستم عامل، به عنوان یک محیط زیست نوار حیاتی، به عنوان یک محیط زیست تغییر، به عنوان یک سیستم عامل، به طور واضح تر، حل شود.