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【神麻人智】先知帮你预测低氧血症

发表于 2019-08-02 17:51:13 | 浏览次数:13285
【神麻人智】先知帮你预测低氧血症

全球每年有超过3亿例外科手术开展,尽管手术和麻醉是医疗保健的重要组成部分,不可否认的是手术和麻醉也带来相当多的并发症和死亡风险。据文献报道,发达国家围术期的死亡率和并发症风险比例也高达0.4–0.8%和3–17%。随着电子病历系统的日益普及,外科手术和麻醉监测过程中采集到的高保真混杂的数据越来越多,但这些数据很少用于改善病人的医疗安全和护理质量。开发利用围术期的大数据可对外科手术和麻醉监测带来积极影响。基于此,发表在2018年10月份Nature biomedical engineering的这篇文章,将利用围术期信息学的最新进展,提出机器学习的方法预测不良事件的发生并及时通知麻醉医生。

背景

低氧血症,即低动脉分压,是一种在全麻和手术过程中对病人造成严重危害的生理状态。低氧血症可通过一系列代谢通路造成心脏骤停、心律失常、术后感染、影响伤口愈合、认知功能下降、谵妄和脑缺血等严重并发症。尽管麻醉医生竭力避免手术过程中发生低氧血症,但是,目前还没有可靠的指标用于预防围术期低氧血症的发生。本文作者介绍一种基于机器学习系统的开发和测试,用于预测麻醉过程中低氧血症的发生风险并实时解说风险因素。该系统是在超过5万例手术的每分钟电子医学记录的大数据中学习的,通过提供可诊断的低氧血症及潜在风险的方式优化麻醉医生的操作,他们将这个自动获取数据、自我分析预测风险并发出实时警告的系统称为“先知”。

方法

数据源:AIMS(Anaesthesia Information Management System)

系统自动采集监护仪和麻醉机中的每分钟血流动力学变化和通气参数、以及药物的剂量和输注,液体出入量、实验室结果、麻醉技术和麻醉管理的模板和文字说明等实时动态数据,以及静态数据如ASA分级、手术流程和诊断代码等,当然也包括患者的年龄、性别、吸烟状况、身高、体重等人口统计学信息。该系统提取了2012年5月至2014年6月期间华盛顿医学中心退伍军人医疗保健系统和西雅图儿童医院的AIMS系统记录的高保真麻醉数据。

SpO2下降标记: SpO2≤92%为低氧血症,介于世界卫生组织推荐的干预水平(<94%)和急诊水平(<90%)之间。 低氧血症的预测是针对未来五分钟的窗口。 如果在这5分钟内SpO2在任何时间点≤92%,那么它被认为是阳性标记,否则是阴性。 在所有时间点使用这些训练标签训练机器学习算法,其中SpO2在该时间点尚未≤92%。梯度增强机器算法用于预测低氧血症的发生。

结果

1.先知概述: 从AIMS数据中,为每个患者从20多个原始静态源中提取了3797个静态数据,并在麻醉监护过程中为每个患者的20多个静态数据源及45个实时数据源中提取了3905个实时和静态数据。训练了一个梯度增强机器模型解决以下两类预测问题:第一:初始预测,即根据静态数据特征在手术开始时预测低氧血症的风险;第二:实时预测,根据术中采集到的实时数据对5分钟内不同时间点低氧血症风险的预测,之所以选择5分钟的窗口,因为它很长以让麻醉医生有足够的时间进行干预,也足够短,以便它代表近期风险受益于即时关注。如在图1 所示:

图1:先知整合多个数据源集成更为直观显示的单一的预测风险 使用各种各样的数据源来建立低氧血症事件的预测模型,并为每个预测建立解释(重叠)。粉色代表低氧血症风险增加,而绿色表示风险降低。在该病例中,发生低氧血症风险的概率比正常高2.4倍。

2.为了阐明先知所作出的预测和洞察影响术中低氧血症因素的价值,作者做了以下报道:

1)先知预测的低氧血症与麻醉医生在有或没有先知帮助下预测低氧血症发生率的对比:如图2所示

图2. 在有和没有先知协助的情况下,对五位麻醉师的预测能力的汇总比较

从图2中,我们可以看到:首先,先知预测的准确率显著高于麻醉医生;其次,在有和没有先知的帮助下,麻醉医生对低氧血症预测的准确率不管是初始预测还是实时预测都有较大差别,该结果表明先知可以提高麻醉医生对未来风险的评估及其主动预测低氧血症事件的能力。

2)具体案例报道先知可在手术进程中的特定时间点解说低氧血症风险;

图3.手术过程中实时预测的样本

如图3所示:在手术过程中的每个样本时间点都可以看到所有患者和病例特征(即属性)对低氧血症风险的相对贡献。如果没有一个合理的解释,在标记为“现在”的时间点显示的风险突然增加可能很难解释; 然而,通过将预测的风险表示为患者和手术特征的累积效应,那么风险增加的原因便一目了然了。对于其中一些功能,在手术室最终部署之前标记它们与低氧血症风险的关系是有帮助的。这可以帮助麻醉医生快速查看与患者生理状态非显而易见的关联。如图3中的肌松剂琥珀胆碱与低氧血症并无直接关联,但是它却可以捕捉潜在困难气道或者全胃的风险(在医院系统中,琥珀胆碱用于插管期间气道困难的高风险患者)。我们可以从图3b中的风险趋势看出当前时间风险的大幅度增加是由于潮气量改变引起的。数分钟后的SpO2测量证实患者确实进展为低氧血症。先知不仅警告麻醉医生患者的低氧血症风险很高,同时也提供了导致风险的因素及其相关贡献的信息。

3)先知对个体重要性特征评估低氧血症的风险突出了重要的临床关系:

图4. 不同个体特征值对术前和实时特征的影响

图4显示了选择初始和实时预测的三个重要特征来说明先知模型如何修改基于特征性变化的低氧血症风险。 在静态数据中,低氧血症的风险随着BMI、ASA分级和年龄的增加而增加。动态实时数据中,当潮气量低于0.6L,呼气末二氧化碳浓度低于35mmHg,以及吸入氧浓度低于40%时,低氧血症风险增加,在这种情况下,麻醉医生可以采取预防措施避免通气不足,改善过度通气以及适度提高吸入氧浓度。 这些发现证实了临床观察和怀疑这些因素与患者不良预后之间的关系。它们还量化了风险关联,为麻醉医生提供了更具临床意义的解说。

结论

如果麻醉医生预感低氧血症发生率为15%,那么在该系统的帮助下预测率可提高到30%。先知的预见性超越了人的准确性,并可在手术的每一分钟保持一致的性能。

评述

氧血症是麻醉及手术中常见的并发症,给患者造成严重危害。尽管麻醉过程中常规监测脉搏血氧饱和度(SpO2),但目前还没有有效的指标来预测术中低氧血症的发生。如果低氧血症在发生之前就可以预测到,那么麻醉医生则可主动采取措施预防低氧血症的发生,最大程度上减少患者的损伤。

本研究介绍的“先知”系统,旨在全面整合手术室数据,以预测术中低氧血症的发生。先知系统可以将高精度的复杂模型于合理的解释相结合,这种结合可以使得麻醉医生获得最佳预测,同时也深入了解这些预测的原因。在本研究中,为了研究先知系统预测与解释将如何影响麻醉医生预测低氧血症的能力,研究者比较了有无先知系统情况下麻醉医生对低氧血症预测的准确率。结果表明,先知系统可以提高麻醉医生对未来风险评估及其主动预测低氧血症事件的能力。

常规由黑盒算法计算出来的指标,如脑电双频指数(BIS)等,在实际应用过程中受到批评。这主要是由于这些指标背后的算法既不使用生理模型,也不识别事件风险相关因素。而先知系统展示了另一种解决方案,该系统避免了传统黑盒算法的模糊性,应用于手术室决策时具有可解释性。当然,先知系统也有一定的局限性:先知系统所用以分析决策的数据并不能够反应所有低氧血症的危险因素,这就需要在临床工作中麻醉医生结合病人实际情况,做出最佳判断。

医学其实是一门数据科学,而数据合理的应用于分析可能从根本上影响并改变医学的实践。相信随着人工智能技术的发展,会有越来越多像先知系统这样、基于对临床大数据学习分析的算法的出现,从而帮助临床医生进行更好的临床决策。


编译:李丽;述评 邓萌



原始文献:Lundberg SM,?Nair B,?Vavilala MS,?Horibe M,?Eisses MJ,?Adams T,?Liston DE,?King-Wai Low D,?Newman SF,?Kim J,?Lee SI .Explainable machine-learning predictions for the prevention of hypoxaemia during surgery. Nat Biomed Eng. 2018 Oct;2(10):749-760

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6467492/


“神麻人智”系列回顾:

点击标题,温故知新

  1. 【神麻人智】 开篇辞

  2. 【神麻人智】神经外科麻醉进展更新

  3. 【神麻人智】通过深度学习预测BIS的丙泊酚联合瑞芬太尼靶控输注的研究

  4. 【神麻人智】颅脑运动相关区域肿瘤切除术,唤醒麻醉?全身麻醉?



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