Optimalaus smegenų perfuzijos slėgio valdymas panaudojant dirbtinio intelekto algoritmus (OptSPS-DI)

   

Projekto nr.: PP54/203

Projekto aprašymas:

Siekiant individualizuoti galvos smegenų traumą patyrusių pacientų gydymą yra vystoma ir tiriama optimalaus smegenų perfuzijos slėgio (OptSPS) valdymo koncepcija. Vienas pagrindinių šios koncepcijos neapibrėžtumų, ribojančių šio metodo klinikinį taikymą, yra tai, kad OptSPS identifikavimui yra naudojamos lėtosios arterinio kraujospūdžio ir intrakranijinio slėgio bangos, kurios yra laikinos, atsitiktinai atsirandančios ir išnykstančios. Dėl lėtųjų bangų laikinumo yra būtina sukaupti mažiausiai 4 val. smegenų kraujotakos autoreguliacijos, smegenų perfuzijos slėgio ir kitų multimodalinės fiziologinės stebėsenos duomenų, reikalingų OptSPS vertės nustatymui. Tai lemia vėluojantį OptSPS valdymo terapijos taikymą, kas gali neigiamai įtakoti paciento gydymą. Nežiūrint ilgo duomenų kaupimo, OptSPS vertę pavyksta identifikuoti tik apie 60 % viso pacientų monitoringo laiko, o kai kuriems pacientams OptSPS vertės neįmanoma nustatyti. Šiame projekte atliekant retrospektyvinę sukauptų didelių duomenų – GST patyrusių pacientų multimodalinės fiziologinės stebėsenos duomenų – analizę, bus siekiama išvystyti OptSPS identifikacijos ir valdymo algoritmą, leidžiantį patikimai ir nenutrūkstamai identifikuoti OptSPS vertes.

Projekto finansavimas:

KTU Mokslo ir inovacijų fondas

Projekto įgyvendinimo laikotarpis: 2020-04-06 - 2020-12-31

Projekto partneriai: Lietuvos sveikatos mokslų universitetas

Vadovas:
Vytautas Petkus

Trukmė:
2020 - 2020

Padalinys:
Sveikatos telematikos mokslo institutas, Žmogaus neinvazinių fiziologinių matavimų ir stebėsenos technologijų laboratorija

We are using cookies to provide statistics that help us give you the best experience of our site. You can find out more or switch them off if you prefer. However, by continuing to use the site without changing settings, you are agreeing to our use of cookies.
Sutinku