智慧醫療 – 移除呼吸器的最佳時機,AI實現的精準醫療。

智慧醫療 – 移除呼吸器的最佳時機,AI實現的精準醫療。

智慧醫療

需要進行插管治療的情況?

『插管治療』在一般人的傳統印象中,是一種情況危急、生命瀕死時所做的一種維持生命的緊急處置,插了管造成的種種不適,更別提可能就無法脫離呼吸器了,這種令人恐慌,擔憂的框架,一直存在人們的心中,但其實,插管並非印象中那麼可怕,在手術中也常由麻醉科醫師執行插管,建立一個安全的可提供氧氣的呼吸道,以確保病患在麻醉狀況下能夠順利呼吸,人體只要不呼吸,有可能在短短幾分鐘內就腦死了,所以插管對於急救來說,是非常重要的一個步驟。

一但插管後,還有機會脫離呼吸器嗎?

答案是肯定的,插管是為了拯救生命的一個緊急醫療處置,但當需求的存在原因消失後,理所當然可移除,但因其屬較複雜精密的手術,須透過主治醫師的判斷及 ( SBT ) 自主呼吸測試等種種評估,來決定是否能脫離呼吸器。 而呼吸器如同藥物一般,有需求才使用,當病況穩定並被判定無需依賴呼吸器後,應儘早脫離,不必要的使用呼吸器,只會增加肺炎感染風險外,更有可能造成未來拔管的失敗。

如何評估最佳脫離呼吸器的時間?AI又該如何協助評估?實現智慧醫療的可能?

適不適合脫離呼吸器,成功與否主要評估測試項目如下:

Weaning profile脫離呼吸器指標= WEANS Now

  • 在FiO2<50%的條件下,PaO2能夠超過60mmHg
  • PaO2/FiO2 > 200
  • PEEP要小於5cmH2O
  • CO2 (<50mmHg)和pH值 (>7.35)在可以接受的範圍
  • 請呼吸治療師測RSBI、Tidal volume、RR、Minute ventilation (暫時脫離呼吸器1分鐘,測出上述的數值)
  • Endotracheal tube:用較大號的endo→呼吸阻力比較小
  • Arterial blood gas:PaCO2 <50、PH > 7.35
  • Nutrition:避免營養不良、電解質不平衡
  • Secretion:拔管前要把分泌物都抽掉
  • Neuromuscular factor:避免使用肌肉鬆弛劑
  • Obstruction of airway:適當使用氣管擴張劑
  • Wakefulness:避免在sedation下進行拔管

每個RT的筆記都相似但不盡相同,依據不同的病人狀況會有些許差異

這些指標,我們也可運用機器學習 (machine learning)技術

以 RNN(Recurrent Neural Networks, 遞歸神經網路 )相關時間序列分析模型,例如LSTM(Long Short Term Memory Network, 長短期記憶網路 )模型,來開發預測脫離呼吸器成功率的演算法,推論並註記適不適宜做T-piece trial。並留下歷程紀錄及數據,再透過可視化模組,排列組合後,以簡單易懂的圖表呈現,進以提供醫師在做呼吸器是否能移除的判斷數據之一,更能透過物聯網及穿戴裝置的概念,遠端監控病房內呼吸器的使用狀態,藉以減少醫護人員與病患接觸,降低造成交叉感染的機率,並能:

  • 流程控制;降低人為錯誤、不會因注意力疲勞造成病患傷害
  • 監測主要參數、相關參數;無須人工抄寫、監看儀器
  • 提出測試建議;無須盯錶、降低繁忙時疏漏機率
  • 根據病差異動態提出處理建議

結論

AI的導入除了能夠避免人為錯誤造成病人錯過移除呼吸器的最佳時機,並可重複學習預測可拔管時機,提供醫師作為參考指標,在未來更可透過物聯網的概念,實現遠距呼吸病房照護醫療的願景。

希望您喜歡我們的文章,未來我們持續會有 AI 相關技術專題,感謝您的閱讀。

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References:

  1. Care Online 照護線上 – 【醫師聊天室】插管是怎麼回事?
  2. 台大醫院新竹台大分院新竹醫院 – 急重症醫學中心 – 何時才是脫離呼吸器最好的時機?

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