Өвдөлт намдаах аппаратын хөгжил: Гар аргаас ХИО-д суурилсан системд шилжих

Өвдөлт намдаах технологийн түүхэн хөгжил

Анестезийн тоног төхөөрөмж нь 1840-ээд оны үед эфир шингээгчийг ашигласнаар энгийн эхлэлтэй байсан. Цаг өнгөрөх тутамдаа сайжирч, 1950-аад онд хүрэхэд зэс ба шилэн ууршуулагчид өргөн хэрэглэгддэг болсон. Дараа нь 90-ээд оны үед микропроцессорын удирдлагатай вентилятор гарч ирснээр том алхам хийгдсэн. Эдгээр шинэ машинууд програмчлах боломжтой тохиргоотой, дижитал даралтын монитортой байв. Зарим анхны туршилтууд өмнөх арга замтай харьцуулахад тооцооны алдаа ойролцоогоор 28% буурсан байна гэж харуулсан ч үр дүн эмнэлэг бүрт ялгаатай байв. Эдгээр бүх өөрчлөлтүүд одоо бидний ашигладаг хуучин механик хэсгүүдийг орчин үеийн компьютерийн технологитой хослуулсан нарийн системийг бий болгох суурь болсон. Үр дүнд нь? Улс орон даяар мэс заслын өрөөнд өдөр бүр найдвартай ажилладаг машинууд.

Хуучин машинуудаас ухаалаг, холбогдсон систем рүү шилжих

Өнөөгийн нэгэн зүйл эмчилгээний тоног төхөөрөмжид утасгүй оруулалттай шинж чанарууд байдаг бөгөөд янз бүрийн мэдээллийн системтэй холбогдох боломжийг олгодог тул эмч нар процедурын явцад EHR-с шууд өвчтөний мэдээллийг харах боломжтой. Өнгөрсөн жил гарч ирсэн судалгаанд зааснаар, эмнэлгүүд нэгэн зүйл эмчилгээний менежментийн үүднээс ухаалаг алгоритмыг ашиглаж эхэлснээс хойш хуучин тусдаа ажилладаг машинуудтай харьцуулахад эмийн бодисын алдаа ойролцоогоор 19 хувиар буурсан байна. Нөгөө нэг сонирхолтой хөгжил бол тасалдамгүй хийн дундуур CO2-ийн хэмжээг хэмжиж, амьсгалын хурдыг автоматаар тохируулдаг шинэ төрлийн хаалттай цахилгаан соронзон систем юм. Эмнэлгүүд энэ аргын анхны үр дүнг тайлагнаж байгаа бөгөөд урт хугацааны мэс заслын туршид өвчтөн илүү сайн хангамжийг хүртэж, зарим нь харъяалалын арга замаас 23% илүү сайжилттай байсан гэж дурдсан.

Нэгэн зүйл эмчилгээний менежментийн хэрэгслэд хиймэл оюун ухааны интеграци

Хиймэл оюун ухааны технологид суурилсан нугасны хэрэгсэл нь ЭЭГ-ээр мозгины долгион хянах, цусны даралтанд гарах өөрчлөлт гэх мэт янз бүрийн төрлийн өгөгдлийг нэгэн зэрэг боловсруулах машин сургалтын арга техникийг ашигладаг. Жишээ нь, 2023 онд JAMA-д нийтлэгдсэн судалгаанд зааснаар, мэс заслын үеэр пропофолын тунг ХО-гоор тохируулахад өндөр эрсдэлтэй үед хүний ​​гаргасан алдааг ойролцоогоор гуравны нэгээр бууруулж чадсан байна. Гэхдээ илүү гайхамшигтай зүйл бол эдгээр оюунлаг системүүд артерийн долгион хэлбэрүүдийг ажиглан цусны даралт буурах шинж тэмдгийг 8-12 минутын өмнөөс л илрүүлж чаддаг. Энэхүү цаг өмнөх анхааруулга нь эмч нарт асуудал гарахаас өмнө цусны даралт нэмэгдүүлэх эмийн бэлдмэл өгөх боломжийг олгох бөгөөд судалгааны үр дүнгээр хойш нь мэс заслын хүндрэл ойролцоогоор 21 хувиар буурсан байна.

Орчин үеийн нугасны аппаратыг хөгжүүлэх үндсэн технологи

Орчин үеийн нэгдэлт хэрэгсэл нь эмийн бодисын нийлүүлэлтийг болон өвчтөнийг хянах арга замыг сайжруулах зорилгоор гурван шинэлэг технологийг нэгтгэсэн байдаг. Эдгээр системүүд одоогоор фармакологийн нарийвчлал, дэвшилтэт биосенсорын чадавхийг нэгтгэсэн байдлаар бодит цагт анхдагчаа тохируулан ажилладаг платформ болон өөрчлөгдсөн.

Хаагдсан циклээр нэгдэлт удирдах, бие махбодийн бодит цагийн хариу урвал

Өөрөө зохицуулагч системүүд кровийн дарал, төгсгөлийн амьсгалын CO2 мэтийн 15 параметртэй ажилладаг машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан пропофол, ремифентанил мэт нэгдэлтийн бодисыг автоматаар тохируулдаг. Энэхүү технологи нь гар аргаар хэрэглэсэнтэй харьцуулахад хэрэглэх хэмжээний хувьсалтыг 37%-иар бууруулдаг (Pedersen 2025) бөгөөд нэгдэлтийн гүнийг зорилтот мужийн ±5%-д байлган хадгалдаг.

Нэгдэлтийн гүнийг хянах (BIS, PSI) ба сэрвэлэг эрхтний блокчлолын интеграци

Одоо Биспектраль индекс (BIS) мониторууд нь электроэмгөөр хосолон уналтын гүн болон булчингийн сулралыг зэрэгцээ үнэлэх боломжийг олгодог. Энэ хоёрдмол хяналтын арга нь нарколепсийн аюулгүй байдлын судалгаагаар хэтэвчлэн мэдээжилтгүй үед сэрэх явдлын 8-д нэгийг урьдчилан сэргийлдэг. Орчин үеийн системүүд нейромускулар блокчлол 20 минутаас илүү 90%-иас давсан тохиолдолд эмчид мэдэгдэж, үйлчилгээний дараах сулралын эрсдлийг бууруулдаг.

Дэвшилтэт нарколепсийн системд дууны долгион ба орон дээрх зураг авалт дэмжих үйлчилгээ

Нарколепсийн ажлын таблуудад нэгтгэгдсэн гар утасны хэмжээний дууны долгионы төхөөрөмжүүд нь цусны судасны хандалтын бодит цагийн зураглал болон мэдрэлийн блокчлолыг удирдах боломжийг олгоно. 2024 оны эмнэлзүйн туршилт нь чиглэлийн арга биш, дууны долгионоор удирдагдсан бүсчлэл нь анхны оролдлогоор амжилтанд хүрэх магадлалыг 62%-иар сайжруулсаныг харуулсан. Эдгээр зураг авалтын системүүд нэмэгдсэн бодит байдлын технологийг ашиглан шууд дууны долгионы орчуулгад цусны судасны бүтцийг автоматаар давхардуулдаг.

Нарколепсийн нийлүүлэлт ба хяналтанд ухаалаг шинж чанараар хувь хүнд тохируулан тохируулах

Тохируулагддаг тунгийн алгоритмууд болон ухаалаг эмийн нийлүүлэлтийн системүүд

Өнөөгийн нугасны дарангуйлалын машинууд нь мэс заслын явцад эмийн тунг зөв тохируулахад тусалдаг машин сургалтын технологийн тусламжтайгаар илүү ухаалаг болож байна. Хаалттай системүүд BIS оноо, зүрхний цохилтын хяналт, цусны даралтын хэмжилтийг ашиглан пропофол эсвэл ремифентанилын тунг автоматаар тохируулдаг. Springer-ийн 2025 онд нийтэлсэн судалгаанд ийм хиймэл оюун ухааны арга нь эмч нар гараар тохируулах тохиолдолтой харьцуулахад өвчтөнг илүү их дарангуйлах тохиолдлыг гуравны нэгээр бууруулдаг байсан тухай дурдсан. Илүү гайхамшиталтай зүйл бол мэс заслын үед хагалгааны эмчид ойролцоогоор 94 хувьд сайн ажиллах нөхцөл байдаг байсан юм. Эдгээр системийн нэг том давуу тал бол хүмүүс эмийг яаж шимэгдүүлэхэд ялгаатай байдагийг тооцох чадвар юм. Энэ нь ялангуяа нас ахсан хүмүүст болон элэгний үйл ажиллагаа бууралттай хүмүүст чухал бөгөөд нугасны дарангуйлалыг өвчтөний төрлөөс үл хамааран илүү аюулгүй, илүү нарийн таамаглаж болох боломжийг олгодог.

Машин сургалтаар гемодинамик тогтвортой байдлыг урьдчилан таамаглах загвар

Хиймэл оюун ухааны тусламжтай эмнэлгийн даралт хянах систем нь цусны даралтанд гарах өөрчлөлтийг болохын 8-12 минутаас өмнө л олж чаддаг. Эдгээр ухаалаг платформууд артерийн долгион ба амьсгалын хэв маягт агуулагдах жижиг, ихэнх хүмүүст анзаарагдахгүй байх шинж тэмдгийг судалж, 250 мянга гаруй мэс заслын өгөгдөлд суурилж суралцдаг. Эдгээр дэвшилтэт хэрэгслүүдийг ашиглан ажилласан эмч нарт илүү их тохиолдолд мэс заслын үеэр өвчтөнд эрүүл мэндэд аюултай зэргийн цусны даралт буурах явдал 40 хувийн буурч байгааг хэлж өгсөн. Энэ технологийг онцлог бол IV шингэн хийх төхөөрөмж, цусны даралтыг зохистой түвшинд байлгах эмийн бодисуудтай шууд холбогдох чадвар юм. Энэ нь эрүүл мэндийн багийг асуудал гарсны дараа урвал үзүүлэхийн оронд, асуудал гарахаас өмнө эрсдэлтэй өвчтөнийг тогтвортой болгоход тусалдаг.

Бодит цагийн өгөгдлийн шинжилгээгээр нумхих эмийн гүнийг хувь хүний нөхцөлд нийцүүлэх

Бид анестезийн гүнийг хянах арга нь цаг үеийн хувьд ихэд өөрчлөгдсөн. Хуучин үед эмч нар тогтмол тоо болон ерөнхий зааврыг үндэслэж ажилладаг байсан. Одоо бид мэдээллийн технологийн системүүдийг ашиглан өвчтөн бүрийн талаар хувь хүний түвшинд судалж эхэлсэн. Тэд ЭЕГ-ээр тархины долгионы уншлагыг авч, мэс заслын жинхэнэ интенсив чанар болон мэс засал эхлэхээс өмнө өвчтөний сэтгэцийн чадварын талаарх мэдээлэлтэй харьцуулдаг. Нугасны мэс засалд ийм системийг ашигласнаар эмнэлгүүд илүү сайн үр дүнд хүрсэн. Мэс заслын дараах сэрэх хугацаа ойролцоогоор 30%-иар буурч, хаягдал анестетик бодисыг 19%-иар багасгасан байна (2023 оны Понемоны судалгаанаас). Энэ нь эмнэлгийн багийг өвчтөн бүрт тохируулан сэхээн амьдралын төлөвлөгөө гаргах боломжийг олгодогт оршдог. Нэг хэмжээ бүхэнд тохирох арга байдлаас гарч, эмийн бодисыг хүний бие махбодоор эмийг хэр хурдан шимэгдүүлэх, нийт энергийн солилцооноос хамааран тохируулах боломжтой болсон.

Хүснэгт: Хиймэл оюун ухаан дээр суурилсан анестезийн үед гарсан үзүүлэлтийн сайжруулалт

Технологийн интеграц ашиглан мэс заслын үеийн аюулгүй байдлыг сайжруулах

Анхдагч мэдээжилгийн хувьд хөгжсөн аппарат хүний алдааг багасган, өвчтөний үр дүнд сайнаар нөлөөлдөг

Сүүлийн үеийн нугасны мэдээ алдуулах машинууд нь хүний ​​алдааны эрсдэлийг бууруулах, өвчтөний үр дүнг илүү тогтвортой байлгах боломжийг олгодог хиймэл оюун ухааны шинж чанаруудтай ирдэг. Эдгээр дэвшилтэт хаалттай системүүд нь зориулалтын эмийн түвшинг өөрсдөө тохируулж, цахилгаан мэдрэлийн хэмжилтийг болон цусны даралтын тоонуудыг бодит цагт ажиглаж байдаг. Өнгөрсөн жилд Клиник Судлалын Нугасны Мэдээ Алдуулгын Сэтгүүлд нийтлэгдсэн судалгаагаар үзүүвэл, энэ автомжуулалт нь хуучин арга замаар харьцуулахад ойролцоогоор 38 хувиар эмийн тунгийн алдааг бууруулдаг. Нөгөө их давуу тал бол асуудал хурцадахаас өмнө түүнийг илрүүлэх чадвар юм. ХИ нь өвчтөний цус эргэлтийн системд юм харамсалтай болохын өмнөх анхааруулах дохиог хайж, энгийн хяналтаас илүү хурдан эмчид мэдээлдэг. Эдгээр ухаалаг систем ашиглагдаж байх үед эмч нар 2.7 дахин хурдан хариу үзүүлдэг гэдгийг судалгаа харуулж байна.

Туршлагын жишээ: Том мэс заслын үед автоматжуулсан системийн үзүүлэлт

2024 онд зүрх судасны мэс заслын 850 өвчтөнд хийсэн туршилтаар хиймэл оюун ухаан дээр суурилсан нумсгалын платформ нь мэс заслын дараах өөрчлөгдсөн сэтгэцийн байдалд 41%, дутлын даралтанд 67% бууруулсан байна. Системийн автомжуулсан бичилтийн боломж нэг зэрэг баримтжуулалтын алдааны 92%-ийг арилгаж, зохицуулалтад нийцсэн аудитын бүртгэлийг хадгалж чадсан.

Шинэлэг байдлыг зохицуулалт, эрх зүйн нийцлийн хамт тэнцвэржүүлэх ба эмнэлгийн сургалт

Оюунлаг нумсгалын тоног төхөөрөмж нь мэс заслын аюулгүй байдлыг сайжруулж байгаа ч илүү үр дүнтэй хэрэглээ нь хиймэл оюун ухааны тайлбарлал, яаралдагийн үед удирдлага шилжих аргачлал зэрэг асуудлуудыг хамарсан сертификатжуулалтын хөтөлбөрийг шинэчлэхийг шаарддаг. Ойролцоох сургалтын модульд одоо сенсорийн гэмтэл гарах үеийн сэргээн засварлах, эмчилгээний шилжилтийн координаци зэрэг нөхцлүүдийг оруулсан бөгөөд эмч нар технологийн болон гар аргаар хийх мэс заслын чадварыг хадгалах боломжийг олгодог.