AI bi mogao da promeni način na koji merimo moždani pritisak kod neurokritičnih pacijenata

AI bi mogao da promeni način na koji merimo moždani pritisak kod neurokritičnih pacijenata

Istraživački tim Univerziteta Džons Hopkins razvio je algoritam za neinvazivno merenje intrakranijalnog pritiska (ICP) koristeći podatke vitalnih znakova koji se rutinski proveravaju na intenzivnoj nezi. Nova metoda koristi tehnike dubokog učenja za generisanje ICP merenja sa tačnošću koja je uporediva sa trenutnim pristupom zlatnog standarda, koji zahteva bušenje kroz lobanju.

Stariji autor Robert Stevens, vanredni profesor anesteziologije i kritične nege na Medicinskom fakultetu Univerziteta Džons Hopkins, ističe da je neinvazivno merenje ICP-a izuzetno važno i naziva ga „svetim gralom“ u medicini intenzivne nege. Ova nova metoda bi mogla značajno promeniti pristup, omogućavajući precizno praćenje ICP-a bez invazivne procedure bušenja lobanje.

Tim istraživača, koji obuhvata studente biomedicinskog inženjerstva, anesteziologe i neurohirurge, objavio je svoje nalaze u julskom izdanju Computers in Biologi and Medicine. Stevens, koji leči pacijente sa akutnim traumom mozga, naglašava da je trenutno najefikasniji način praćenja ICP-a invazivan i rizičan, zahtevajući hirurški tim i posebne uslove.

Ova inovativna metoda, koju je razvio tim pod vođstvom Stivensa i Nikolasa Dura, vanrednog profesora biomedicinskog inženjerstva, koristi veštačku inteligenciju za indirektno izračunavanje ICP-a analizom talasnih obrazaca fizioloških varijabli poput arterijskog krvnog pritiska. Testiranje algoritma pokazalo je da je tačnost procene ICP-a bliska onoj dobijenoj invazivnim metodama, a čak i preciznija od drugih neinvazivnih pristupa.

Stivens naglašava značaj ovih rezultata, ističući da kontinuirano, neinvazivno praćenje ICP-a može eliminisati potrebu za rizičnim operacijama i omogućiti brzu intervenciju lekara. Planovi tima uključuju dalje testiranje na većem uzorku podataka pre prelaska na prospektivna ispitivanja.