新工具预测强机械通气患者拔管成功

几乎一半的重症监护室(ICU)患者需要有创机械通气(IMV)，这是一种保证他们的器官和组织有足够氧气供应的医疗程序。该疗法包括将患者连接到一台机器上，以替代他们的自主呼吸。近几个月来，它已被广泛用于受COVID-19影响的重症监护患者。

虽然有创机械通气通常可以挽救患者的生命，但它并非没有风险:在插管或拔管过程中可能会发生意外伤害，或参与呼吸过程的肌肉可能会萎缩。因此，负责重症监护病人的医生必须找到一种平衡，既要让病人在无法自主呼吸时继续插管，又要让他们在必要时继续插管，以便他们可以开始康复。根据目前的标准，如果患者在有创机械通气退出后48小时内必须再次插管(再插管)，则认为拔管失败。

为了尽可能多地防止再插管，一个多学科研究小组由罗韦拉·维吉里大学机械工程系的Ecommfit研究小组和琼二十三世大学医院-佩雷·维吉里卫生研究所的ICU医生组成数学模型这使得在有创机械通气的危重成人患者中预测拔管的结果成为可能。

这项研究使用了大量不同来源的数据，如患者监测设备，人口数据(年龄，性别，体重等)，临床数据入住ICU时获得的病历和医务人员的事故记录。通过使用机器学习技术，研究人员已经能够确定所有这些变量之间的复杂关系，并创建可以揭示患者内部发生的部分复杂性的模型。

来自Joan XXIII大学医院ICU的研究团队，由Maria Bodí (ICU负责人)和数据科学家Josep Gómez领导，收集了近1000名在过去五年内住进ICU的呼吸困难患者的数据。随后，由Alexandre Fabregat领导的机械工程系研究小组对这些数据进行了处理和分析。

该研究结果发表在该杂志上生物医学中的计算机方法与程序“，，表明可以将目前9%的复管率降低到1%，从而最大限度地降低患者的风险。该团队目前正致力于将该模型纳入ICU监测系统，以便易于访问和用于快速预测。当模型完全开发完成后，将对其进行测试，以显示其有效性。

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