Bakgrund: På intensivvårdsavdelningen (ICU) måste den kliniska personalen vara uppmärksam på att snabbt upptäcka och behandla hypotensiva episoder. Med tanke på den stressiga kontexten av upptagna intensivvårdskliniker, kan en automatiserad hypotensiv riskstratifierare hjälpa intensivvårdskliniker att fokusera vård och resurser genom att prospektivt identifiera patienter med ökad risk för annalkande huvudläkare. Syftet med denna studie var att undersöka eventuell förekomst av diskriminerande mönster i hemodynamiska data som kan tyda på framtida hypotensiva risker. Metoder: Med tanke på komplexiteten och heterogeniteten hos ICU-data, användes en maskininlärningsmetod i denna studie. Tidsserie med minut-för-minut-mått på genomsnittligt arteriellt blodtryck, hjärtfrekvens, pulstryck och relativ hjärtutgång från 1.311 poster från MIMIC II-databasen användes. En HU definierades som en 30-minuters period under vilken det genomsnittliga arteriella trycket var under 60 mmHg under minst 90% av tiden. Funktioner som extraherats från de hemodynamiska datan under en observationsperiod på antingen 30 eller 60 minuter analyserades för att förutsäga förekomsten av HEs 1 eller 2 timmar in i framtiden. Artificiella neurala nätverk (ANN) utbildades för binär klassificering (normotensiva vs hypotensiva) och regression (uppskattning av framtida medelblodtryck). Resultat: ANN tränades framgångsrikt för att särskilja mönster i de flerdimensionella hemodynamiska data som var prediktiva för framtida HES. Den bästa totala binära klassificeringsprestandan resulterade i en genomsnittlig area under ROC-kurvan på 0,918, en känslighet på 0,826, och en specificitet på 0,859. Förutsägelse längre in i framtiden resulterade i sämre prestanda, medan observationstid minimalt påverkade prestanda. Den låga prevalensen av högre utbildning ledde till dåliga positiva prediktiva värden. Vid regression var det bästa genomsnittliga absoluta felet 9,67 %. Slutsatser: Den lovande mönsterigenkänningen visar förekomsten av diskriminerande mönster i hemodynamiska data som kan tyda på överhängande hypotension. De dåliga PPVs avskräcka en direkt HE prediktor, men en hypotensiv risk stratifier baserad på mönsterigenkänning algoritmer i denna studie skulle vara av betydande kliniskt värde i upptagen ICU miljöer.
Lee et al REF, använd hjärtfrekvens, MAP och kliniska data från 1 311 patientjournaler från MIMIC II-databasen.
An investigation of patterns in hemodynamic data indicative of impending hypotension in intensive care
{'venue': 'BioMedical Engineering OnLine', 'journal': 'BioMedical Engineering OnLine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}