基于单室模型估算呼吸顺应性算法的临床验证
定量方法
2021-09-22 v1 机器学习
摘要
利用计算算法无创估计呼吸生理学有望成为未来临床医生检测患者病理生理学中不良变化的一项有价值技术。然而，用于无创分析肺生理学的临床算法很少经过临床环境下的严格验证，通常仅使用机械装置验证，或使用 2-8 名患者的小规模临床验证数据集验证。本文旨在改善这一状况：首先，建立一个开放的、经临床验证的数据集，包含来自机械肺和 18 名插管患者近 40,000 次呼吸的数据；其次，利用该数据评估 15 种采用“单室”模型估算呼吸顺应性的算法。我们在患者住院期间通常经历的不同临床情景下评估这些算法，特别探讨了四种不同类型的患者-呼吸机不同步下的算法表现。我们还分析了不同通气模式下的算法以基准测试算法性能，并确定通气模式是否对算法有影响。我们的方法取得了若干进展：1) 指出在不同模式和不同步情景下哪些具体算法临床效果最佳；2) 提出一种简单的数学方法以降低算法结果的方差；3) 给出关于单室模型算法的额外见解。我们希望我们的论文、方法、数据集和软件框架能被未来研究者用于改进其工作，并推动“单室”算法未来整合进临床实践。
引用
@article{arxiv.2109.10224,
title = {Clinical Validation of Single-Chamber Model-Based Algorithms Used to Estimate Respiratory Compliance},
author = {Gregory Rehm and Jimmy Nguyen and Chelsea Gilbeau and Marc T Bomactao and Chen-Nee Chuah and Jason Adams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10224},
year = {2021}
}