在醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)，重癥患者在病床上躺著，全身連接著各種機(jī)器設(shè)備，這些機(jī)器能提供患者全天候的照顧。

這種先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備原本旨在讓病人“活著”：靜脈注射滴入血液，機(jī)械呼吸機(jī)將空氣推入肺部。

患者身體綁定的傳感器追蹤心率變化，血壓以及其他重要的信息，床邊的監(jiān)測(cè)器以波浪線的形式記錄著各種數(shù)據(jù)的變化。當(dāng)機(jī)器檢測(cè)到某些記錄的測(cè)量值超過(guò)正常值的范圍時(shí)，會(huì)發(fā)出蜂鳴聲和警報(bào)聲通知醫(yī)護(hù)人員過(guò)來(lái)檢查潛在的問(wèn)題，

雖然這個(gè)場(chǎng)景充滿著高科技，但是還沒(méi)有發(fā)揮出技術(shù)的最大的優(yōu)勢(shì)。每個(gè)機(jī)器負(fù)責(zé)監(jiān)視身體的一個(gè)具體的部位，但是他們不會(huì)一起協(xié)同工作，大量的數(shù)據(jù)流并沒(méi)有被捕捉并進(jìn)行分析。并且對(duì)于ICU團(tuán)隊(duì)而言，讓主要護(hù)理醫(yī)生，護(hù)士，呼吸治療師，藥劑師和其他專家一直守護(hù)在病人的旁邊監(jiān)視也不太現(xiàn)實(shí)。

未來(lái)ICU將會(huì)充分的利用機(jī)器的功能，以及它們產(chǎn)生的持續(xù)數(shù)據(jù)流。這些監(jiān)視器不會(huì)單獨(dú)工作，它們會(huì)匯集這些信息給醫(yī)生，從而展示患者的全面健康狀況。并且這些信息也會(huì)進(jìn)入AI系統(tǒng)中，自動(dòng)調(diào)整設(shè)備參數(shù)來(lái)保證患者身體處于最佳狀態(tài)。

在位于新澤西州霍博肯的Autonomous Healthcare公司，我們正為ICU設(shè)計(jì)構(gòu)建一些初代AI 系統(tǒng)。這些技術(shù)旨在提供一些預(yù)警性的和細(xì)致入微的護(hù)理，就像一位專家每時(shí)每刻都陪在病人身邊一樣，仔細(xì)校準(zhǔn)治療。這些系統(tǒng)可以緩解重癥監(jiān)護(hù)室員工負(fù)擔(dān)過(guò)重的壓力。更重要的是，如果這項(xiàng)技術(shù)能幫助患者更快地離開(kāi)ICU，就能降低醫(yī)療保健上大量的成本開(kāi)銷。我們首先主要針對(duì)美國(guó)的醫(yī)院，但是隨著人口老齡化和慢性病患病率的增加，我們的技術(shù)可以推廣到全世界使用，

這項(xiàng)技術(shù)帶來(lái)的好處是巨大的。在美國(guó)，ICUs是美國(guó)醫(yī)療系統(tǒng)中開(kāi)銷最大的一部分。大約每天有55000個(gè)病人在ICU中被照顧，每天成本在3000美元到10000美元之間。累計(jì)成本每年超過(guò)800億美元。

隨著嬰兒潮一代進(jìn)入老年階段，ICU變得越來(lái)越重要了。今天，在美國(guó)的ICU里，超過(guò)一半的病人都是65歲以上的——預(yù)測(cè)人數(shù)會(huì)從2014年的4600萬(wàn)增長(zhǎng)到2030年的7400萬(wàn)。歐洲和亞洲也有相同的趨勢(shì)，這產(chǎn)生了一個(gè)世界性的難題。為了滿足日益增長(zhǎng)的急性護(hù)理需求，ICUs將增強(qiáng)其服務(wù)承載能力。培訓(xùn)更多的重癥監(jiān)護(hù)專家是其中一個(gè)解決方案，但自動(dòng)化也是如此。這些人工智能設(shè)備并不會(huì)代替人類，AI系統(tǒng)可以成為醫(yī)療系統(tǒng)的一部分，讓醫(yī)生和護(hù)士在他們最被需要的時(shí)候發(fā)揮他們的技能。

呼吸更容易

 

 

有嚴(yán)重呼吸疾病的患者會(huì)佩戴上機(jī)械呼吸機(jī)輔助進(jìn)行呼吸[1]。這些機(jī)器把空氣推入到患者肺部中，但呼吸節(jié)奏可能與患者自然呼吸的頻率不一致，會(huì)導(dǎo)致患者實(shí)際在和呼吸機(jī)抗?fàn)�。智能控制系統(tǒng)可以讀取空氣流動(dòng)數(shù)據(jù)[2]，以及通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)識(shí)別不同呼吸異步類型[3]。在一個(gè)全自動(dòng)給的系統(tǒng)中，自適應(yīng)的控制器[4]將持續(xù)調(diào)整呼吸機(jī)的氣流來(lái)保證與病人呼吸速率一致。作為走出邁向全自動(dòng)化的一步，一類似的系統(tǒng)可能被用在ICU的決策支持工具中，為呼吸治療醫(yī)生提供參考建議。

在今天的ICU中，來(lái)自床邊監(jiān)視器獲得的數(shù)據(jù)由于監(jiān)視器顯示屏每幾秒更新一次而經(jīng)常缺失。盡管一些先進(jìn)的ICUs部門(mén)正在努力歸檔這些測(cè)量值，但他們?nèi)匀缓茈y挖掘數(shù)據(jù)以獲得臨床見(jiàn)解。

人類醫(yī)生通常既沒(méi)有時(shí)間也沒(méi)有工具去理解快速積累的數(shù)據(jù)。但是AI系統(tǒng)可以做到。它能夠基于數(shù)據(jù)做出反應(yīng)，例如調(diào)整參與關(guān)鍵ICU任務(wù)的機(jī)器。在Autonomous Healthcare，我們首先關(guān)注可以管理病人呼吸和體液的AI系統(tǒng)。當(dāng)患者鎮(zhèn)靜或者患有肺衰竭時(shí)(一種常見(jiàn)的ICU病癥)，機(jī)械呼吸機(jī)就會(huì)發(fā)揮作用。仔細(xì)地體液管理可以保持適當(dāng)?shù)难�液流入病人的循環(huán)系統(tǒng)中，也確保了所有的組織和器官獲得重組的氧氣。

我們的方法源于一個(gè)看似不太可能的領(lǐng)域：航空產(chǎn)業(yè)。我們兩個(gè)人，Haddad and Gholami，是航天控制工程師。我們?cè)趩讨蝸喞砉�學(xué)院的航空航天工程學(xué)院會(huì)面，Haddad是動(dòng)力系統(tǒng)和控制教授，Gholami以前是博士研究員。Bailey于21世紀(jì)初加入合作，當(dāng)時(shí)他是埃默里大學(xué)醫(yī)學(xué)院的麻醉學(xué)副教授。Haddad和Bailey首先研究了控制方法，以便在手術(shù)室自動(dòng)化麻醉劑量和輸出，我們?cè)趤喬靥m大埃默里大學(xué)醫(yī)院和喬治亞州蓋恩斯維爾的東北喬治亞醫(yī)療中心進(jìn)行了臨床研究測(cè)試，隨后，我們將注意力轉(zhuǎn)移到ICU更復(fù)雜、更廣泛的控制問(wèn)題上。2013年，Haddad和Gholami成立了Autonomous Healthcare，將我們的AI系統(tǒng)商業(yè)化。Gholami是公司的首席執(zhí)行官，Haddad是首席科學(xué)顧問(wèn)，Bailey是首席醫(yī)療官。

航天航空是如何與醫(yī)學(xué)相似的呢?因?yàn)檫@兩個(gè)領(lǐng)域都涉及到當(dāng)命懸一線時(shí)，巨大的數(shù)據(jù)需要被快速處理來(lái)做出決策，并且都要求許多任務(wù)同時(shí)完成來(lái)保證正常運(yùn)行。尤其是，我們看到反饋控制系統(tǒng)在重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)學(xué)中的作用。這些技術(shù)使用算法和反饋機(jī)制通過(guò)感測(cè)，計(jì)算和驅(qū)動(dòng)來(lái)修改工程系統(tǒng)的的行為。他們已經(jīng)在飛行控制和空中交通管制的安全關(guān)鍵系統(tǒng)中普及開(kāi)來(lái)。

然而，飛行器管理和病人管理之間存在著關(guān)鍵的區(qū)別。飛行器的設(shè)計(jì)與控制是基于完善的力學(xué)和空氣動(dòng)力學(xué)理論，而患者監(jiān)測(cè)則涉及復(fù)雜的生物學(xué)系統(tǒng)運(yùn)作和相互作用，況且這些作用方式我們至今尚未完全理解。

ICU中的呼吸管理則是只能管理很好的切入點(diǎn)。由于直接創(chuàng)傷，肺部感染，心力衰竭或膿毒血癥等急性癥狀入侵ICU的患者，心肺功能的維持是需要的。呼吸機(jī)迫使空氣進(jìn)入患者肺部并允許肺部血液氧氣交換。此設(shè)備可以向上級(jí)撥打電話并同時(shí)完成所有工作或協(xié)助患者呼吸。

人與機(jī)器之間的協(xié)調(diào)運(yùn)作是一個(gè)微妙的事情。人體有自身的神經(jīng)系統(tǒng)管理自主呼吸，當(dāng)神經(jīng)系統(tǒng)觸發(fā)膈肌收縮并向下拉肺部，從而開(kāi)始吸入空氣。 呼吸機(jī)必須配合人體的自主呼吸; 它與患者在吸氣呼氣之間達(dá)成同步，并且與患者自然呼吸的空氣量相匹配。

 

 

不幸的是，患者的身體需求與機(jī)器輸送之間的不匹配非常常見(jiàn)，從而出現(xiàn)了患者“排斥呼吸機(jī)”的現(xiàn)象。例如，患者可能需要更多的時(shí)間來(lái)吸氣，但呼吸機(jī)過(guò)早地轉(zhuǎn)換到呼氣。這類異步現(xiàn)象會(huì)增加患者對(duì)呼吸機(jī)的依賴時(shí)間，延長(zhǎng)ICU的停留時(shí)間甚至使得患者的死亡概率大大增加。

但目前專家們并不清楚異步現(xiàn)象引發(fā)這些負(fù)面結(jié)果的原因。但顯而易見(jiàn)的是患者呼氣時(shí)，機(jī)器反而將空氣推入肺部明顯會(huì)引起患者不適。并且患者的呼吸肌會(huì)承受額外的工作量。在美國(guó)的ICU中，經(jīng)歷呼吸機(jī)異步現(xiàn)象的患者比例估計(jì)在12%至43%之間。

解決異步問(wèn)題的第一步是監(jiān)測(cè)自主呼吸。經(jīng)驗(yàn)豐富的呼吸治療師如果持續(xù)觀察呼吸機(jī)顯示屏上指示壓力和流量的波形，就可以識(shí)別出不同類型的異步情況。但在ICU中，一名呼吸治療師通常監(jiān)督10名或更多患者，不可能一直監(jiān)測(cè)所有患者。

在我們公司，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架來(lái)復(fù)制專家對(duì)不同類型呼吸波形異步情況的判斷。為了訓(xùn)練我們的系統(tǒng)，我們使用了呼吸機(jī)患者的波形數(shù)據(jù)集，其中每個(gè)波形都由一組臨床專家進(jìn)行評(píng)估。 我們的算法學(xué)習(xí)了不同異步波形的特征 - 例如特定時(shí)間點(diǎn)的波信號(hào)中的特定傾角。 在我們對(duì)算法性能的第一次評(píng)估中，我們專注于所謂的循環(huán)異步，這是最具挑戰(zhàn)性的類型。呼吸機(jī)的呼氣開(kāi)始與患者自己的呼氣不匹配。 我們的算法在檢測(cè)新數(shù)據(jù)集中的循環(huán)異步的準(zhǔn)確性與人類專家的準(zhǔn)確性相一致。

我們現(xiàn)在正在東北喬治亞醫(yī)療中心的ICU測(cè)試該算法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的呼吸異步。該技術(shù)已被納入臨床決策支持系統(tǒng)，旨在幫助呼吸治療師評(píng)估患者的需求。該框架還可以讓研究人員更好地了解產(chǎn)生異步的根本原因及其對(duì)患者的影響。 我們的長(zhǎng)期目標(biāo)是設(shè)計(jì)出可根據(jù)患者呼吸需求自動(dòng)調(diào)整的機(jī)械呼吸機(jī)，。

當(dāng)您對(duì)ICU的場(chǎng)景進(jìn)行想象時(shí)，心里的畫(huà)面可能包括患者的床邊懸掛著塑料袋，液體不斷通過(guò)管道滴入靜脈。大約75%的患者在ICU住院期間都需要進(jìn)行靜脈滴注。

然而，僅僅校準(zhǔn)正確的流量遠(yuǎn)非精準(zhǔn)醫(yī)療。跟蹤患者的體液容量水平是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)：現(xiàn)有的醫(yī)療傳感器無(wú)法可以直接監(jiān)測(cè)體液容量，因此醫(yī)生們依賴間接指標(biāo)，如血壓和尿量。 患者需要的液體量取決于他們的疾病和和所使用的藥物等。

Fluid Movements

 

 

圖釋：ICU患者需要輸液泵和靜脈滴注輸液【1】，因此獲得精確的液體量至關(guān)重要。如果循環(huán)系統(tǒng)中的體液容量過(guò)低或過(guò)高，都可能會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的并發(fā)癥。在這個(gè)完全自主的循環(huán)控制系統(tǒng)中，智能控制系統(tǒng)【2】可以實(shí)時(shí)測(cè)量如動(dòng)脈血壓和心臟泵血量; 然后該系統(tǒng)將數(shù)據(jù)輸入生理模型【3】該模型來(lái)模擬補(bǔ)液經(jīng)過(guò)身體的血管和組織。自適應(yīng)控制器【4】則根據(jù)模擬情況連續(xù)調(diào)節(jié)液體輸入量來(lái)維持患者內(nèi)環(huán)境穩(wěn)定。最初，ICU醫(yī)生可以將該技術(shù)用作決策支持系統(tǒng)來(lái)提供醫(yī)療指導(dǎo)。

對(duì)于膿毒血癥患者來(lái)說(shuō)，獲得精確的補(bǔ)液量尤其重要。膿毒癥是一種以全身炎癥為特征的危及生命的綜合癥。在這些患者中，由于細(xì)菌毒素和細(xì)胞因子等作用引起血管擴(kuò)張導(dǎo)致血壓降低，血管通透性增加導(dǎo)致體液從微血管和毛細(xì)血管流失。最終會(huì)導(dǎo)致重要器官缺乏足夠的血流量引起器官衰竭和患者死亡。醫(yī)生對(duì)抗敗血癥則通過(guò)強(qiáng)心藥、升壓藥以及補(bǔ)充足夠的體液來(lái)維持患者內(nèi)環(huán)境的穩(wěn)定。

加入足夠的液體很重要，但不要過(guò)多——過(guò)量會(huì)引起并發(fā)癥，如肺水腫、肺部積液(可能會(huì)干擾呼吸)。研究表明，體液超負(fù)荷與更長(zhǎng)的機(jī)械呼吸機(jī)停留時(shí)間、更久的住院時(shí)間、更高的死亡率有關(guān)。

因此，考慮到大多數(shù)患者的情況，醫(yī)生的目標(biāo)是將患者的體液維持在一定水平。醫(yī)生們?cè)贗CU進(jìn)進(jìn)出出是為了通過(guò)檢查血液中的混合氣體并監(jiān)測(cè)血壓和尿量來(lái)確定患者是否穩(wěn)定在目標(biāo)水平。液體的添加時(shí)機(jī)和添加量是非常主觀的，業(yè)界還沒(méi)有“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。

在這方面 AI可以做得更好，它不是根據(jù)大多數(shù)患者的情況制定大眾化的決策，而是可以實(shí)時(shí)分析患者個(gè)體的各項(xiàng)生理指標(biāo)，并根據(jù)患者的具體需求不斷分配液體。

在Autonomous Healthcare，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)全自動(dòng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以間接測(cè)量患者的液體水平(例如血壓和每次心跳抽出的血液量的變化)，然后將數(shù)據(jù)輸入復(fù)雜的生理模型。我們的系統(tǒng)使用這些測(cè)量值來(lái)評(píng)估流體在人體血管和組織之間的移動(dòng)方式，并在新測(cè)量值進(jìn)入時(shí)不斷調(diào)整參數(shù)，隨后我們的專有自適應(yīng)控制器據(jù)此來(lái)設(shè)置流量。

我們技術(shù)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它關(guān)注控制工程師所謂的閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性，這意味著對(duì)正常狀態(tài)的任何擾動(dòng)都只會(huì)導(dǎo)致小而短暫的變化。許多工程應(yīng)用使用可確保閉環(huán)穩(wěn)定性的控制系統(tǒng)，例如，當(dāng)飛機(jī)遇到強(qiáng)大的湍流時(shí)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行補(bǔ)償以使振動(dòng)保持最小，然而，大多數(shù)醫(yī)療設(shè)備的控制系統(tǒng)都沒(méi)有這樣的保證。如果醫(yī)生判斷膿毒癥患者的液體水平急劇下降，他們可能會(huì)將大量液體推入血液中，可能過(guò)度補(bǔ)償。

 

 

Autonomous HealthcareInflow：為了防止ICU患者從輸液泵中獲取過(guò)多或過(guò)少的液體，Autonomous Healthcare的CLARC系統(tǒng)從循環(huán)系統(tǒng)中獲取讀數(shù)。

我們已經(jīng)與獸醫(yī)麻醉師和心血管生理學(xué)家William Muir合作測(cè)試了我們的自動(dòng)化輸液管理系統(tǒng)。我們的系統(tǒng)被用來(lái)來(lái)調(diào)節(jié)正在出血的狗的液體輸注，結(jié)果成功地使狗保持穩(wěn)定狀態(tài)，對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)的判斷通過(guò)每次心跳泵送的血液量來(lái)衡量。

我們需要進(jìn)行更多測(cè)試，以獲得針對(duì)人類的全自動(dòng)輸液管理系統(tǒng)的監(jiān)管批準(zhǔn)。與我們?cè)诤粑鼨C(jī)管理方面的工作一樣，我們可以從為ICU建立決策支持系統(tǒng)開(kāi)始。這種“以人為中心”的循環(huán)系統(tǒng)將向臨床醫(yī)生提供信息和建議，隨后臨床醫(yī)生可相應(yīng)地調(diào)整輸液泵的設(shè)置。

除了呼吸和輸液管理，可自動(dòng)化的患者關(guān)鍵護(hù)理還包括疼痛管理和鎮(zhèn)靜。在未來(lái)的ICU中，我們?cè)O(shè)想許多此類臨床操作將由AI系統(tǒng)監(jiān)控、協(xié)調(diào)和控制，AI系統(tǒng)將評(píng)估每個(gè)患者的生理狀態(tài)并實(shí)時(shí)調(diào)整設(shè)備設(shè)置。

然而，要實(shí)現(xiàn)這一愿景，光靠工程師生產(chǎn)可依賴的技術(shù)是不夠的。我們還必須通過(guò)醫(yī)院許多的監(jiān)管障礙和體制要求最終找到方法。顯然，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要仔細(xì)審查任何新的自主醫(yī)療系統(tǒng)。我們建議監(jiān)管機(jī)構(gòu)使用汽車(chē)和航空航天工業(yè)中常用的兩種測(cè)試框架。首先是計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)，它通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬測(cè)試算法，雖然這些測(cè)試僅在模擬基于高保真生理模型時(shí)才有用，但在某些應(yīng)用中這已經(jīng)成為可能。例如，F(xiàn)DA最近批準(zhǔn)使用計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)作為動(dòng)物試驗(yàn)的替代品，以開(kāi)發(fā)用于糖尿病患者的人工胰腺。

第二個(gè)有用的框架是硬件閉環(huán)測(cè)試，其中硬件代表感興趣的對(duì)象，無(wú)論是噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)還是人體循環(huán)系統(tǒng)。您可以在硬件平臺(tái)上測(cè)試設(shè)備，比如一個(gè)自動(dòng)流體泵，它將生成您在實(shí)際患者床邊監(jiān)護(hù)儀上看到的相同類型的數(shù)據(jù)。這些硬件閉環(huán)測(cè)試可以證明該設(shè)備在實(shí)時(shí)和實(shí)際環(huán)境中會(huì)表現(xiàn)良好。一旦這些技術(shù)被證明可以用作危重病人的替身，測(cè)試就可以在真正患者的身上開(kāi)始了。

要將這些技術(shù)引入醫(yī)院，最后一步是贏得醫(yī)學(xué)界的信任。醫(yī)學(xué)界是一個(gè)普遍保守的環(huán)境，而且他們有理由這么做。沒(méi)有人想做出可能威脅到患者健康的事情。我們的方法是分階段證明我們的技術(shù)：我們首先將決策支持系統(tǒng)商業(yè)化以展示其功效和效益，然后轉(zhuǎn)向真正的自動(dòng)化系統(tǒng)，隨著人工智能的加入，我們相信ICU可以更智能、更安全、更健康。

本文出現(xiàn)在2018年10月的印刷版中，“ICU中的AI”。

關(guān)于作者

Behnood Gholami和Wassim Haddad是Autonomous Healthcare的聯(lián)合創(chuàng)始人，總部設(shè)在新澤西州霍博肯市。Gholami現(xiàn)在是該公司的首席執(zhí)行官。Haddad，IEEE研究員，擔(dān)任董事會(huì)主席和首席科學(xué)顧問(wèn)，他還是喬治亞理工學(xué)院航空航天工程學(xué)院動(dòng)力系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的教授。James M. Bailey是該公司的首席醫(yī)療官，他也是喬治亞州Gainesville的Northeast Georgia Physicians Group的重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)療主任。

相關(guān)報(bào)道：https://spectrum.ieee.org/biomedical/devices/ai-could-provide-momentbymoment-nursing-for-a-hospitals-sickest-patients

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