Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis
Background:
変わった話ですなあ。
マシーンラーニング。
あ Lineの波形を調査して、低血圧の予期に繋げようと。
イマイチ、ピンとこない印象ですが。。。
A Lineの波形から、
心臓血管の減弱する(前負荷、後負荷、心臓抑制)前触れみたいなもんがないか、っていうね、発送っすわ。
Methods:
2つのソースから、抽出。
(1) レトロ。トレーニング用。
1334名から、545,959 min の動脈波形。
25461回の低血圧エピソード。
(2) 前向きコホート。
204 名、33,236 min の動脈波形。
1,923 回の低血圧エピソード。
低血圧 (平均血圧 < 65 mmHg). と定義。
Results:
動脈波形アルゴリズムは、
sensitivity 88% (85 to 90%)
specificity 87% (85 to 90%)
で、
低血圧になる15分前に、低血圧を予期出来た。
(area under the curve, 0.95 [0.94 to 0.95]);
因みに、
10分前
89% (87 to 91%) and 90% (87 to 92%) (area under the curve, 0.95 [0.95 to 0.96]);
5分前
92% (90 to 94%) and 92% (90 to 94%) (area under the curve, 0.97 [0.97 to 0.98]).
Conclusions:
マジか？
なんか、マシーンラーニング？、なるもんで、
低血圧予期のトレーニング出来んの⁈
うーん。。。。
わかるような気もするが。。。。
循環血液量とかね、心臓の立ち上がりはね、、、まあ、予期できる。
ただ、、、、
手術患者だよ⁈
手術、麻酔、出血、間質への移動、、、
そんなんは、予期する迄の15分に色々起きるっしょ？
その辺がなんだかなあ、、、、ですが。
予期できないから、低血圧になったけど、
予期できる人が麻酔してたら？
なんかよーわからんが、
動脈波形には、意味があることは、もっと知られてもいいとは思う。
Supervised Machine-learning Predictive Analytics for Prediction of Postinduction Hypotension
似た話で、
麻酔導入後低血圧。
9％ほどに起きて、これもマシーンラーニング、だって。
そういう時代なのかあ〜。
Anesthesia Care Team Composition and Surgical Outcomes
日本じゃ関係ない。
Nsが麻酔したり、麻酔助手、なる職業の人がやったりね。
で、
両者比較で、差がない、って話。
ま、どっちも日本にゃ無いがね。
ま、並列麻酔でも差がない、なんてよくわからんのもあるしね。