Recentment s’ha iniciat una investigació que té com a finalitat predir el comportament del malalt crític durant la ventilació mecànica i la seva resposta vers la màquina. El primer pas ha estat desenvolupar un mètode basat en una sèrie de càlculs de mostra de l’entropia per tal d’identificar interaccions complexes entre pacient i ventilador durant la ventilació mecànica.
Aquesta fase inicial de la investigació ja ha donat lloc a una primera publicació al Scientific Reports, revista de Q1 molt important en la categoria de ciències multidisciplinàries, que en afegit publica en accés obert.
A continuació parlem amb Leonardo Sarlabous (a l’esquerra de la imatge, juntament amb Rudys Magrans, coautor de la publicació i membre de Better Care). Sarlabous és data scientist de l’I3PT i primer autor de la publicació, i ens explicarà a grans trets què és la interacció complexa entre pacient i ventilador, com l’han identificada, en quins càlculs s’han basat i quines són les línies de futur, entre d’altres.
Quin és l’objectiu de la vostra investigació?
(Leonardo Sarlabous). Aquest estudi té 3 objectius ben definits. En primer lloc la definició de les interaccions complexes (CP-VI), en segon lloc la validació d’aquestes per part dels experts en ventilació mecànica, i finalment el desenvolupament d’un algoritme automàtic capaç de detectar les mateixes interaccions.
La ventilació mecànica invasiva és un mitjà de suport de vida administrat a pacients que no poden respirar per si mateixos. Durant la ventilació mecànica es produeixen desajustos entre el ventilador i el patró respiratori del pacient donant lloc a les asincronies. Les asincronies són difícils de definir només a partir de l’anàlisi visual duta a terme pel personal no expert. Estudis molt recents desenvolupats per diferents grups internacionals d’altíssim nivell, inclòs el nostre propi grup, destaquen l’impacte que tenen les asincronies en desenllaços clínics.
A la nostra investigació hem definit el terme interacció complex pacient-ventilador com el canvi en la freqüència respiratòria en més del 50% i/o tenir més del 30% de cicles amb asincronies de qualsevol classe en un període de temps de 3 minuts.
Quin tipus de mostra heu estudiat?
(L. S.) Hem analitzat traçats de pressió i flux respiratori de 27 pacients crítics que es van auto extubar, on els pacients experimenten interaccions complexes. Els registres es van realitzar a l’Hospital Parc Taulí de Sabadell i a l’Hospital Althaia de Manresa per mitjà de la plataforma de connectivitat Better Care la qual permet interoperar senyals de diferents ventiladors i monitors, i, posteriorment, aplicar algoritmes per a diagnosticar les asincronies pacient-ventilador.
Aquesta recerca també es va desenvolupar en el marc del programa RETOS (RTC-2017-6193-1) i en col·laboració amb el CIBERES (Grup 33). Això representa un clar exemple on la col·laboració publicoprivada resulta de vital importància per a la posada en pràctica de les troballes derivades de la recerca científica. En aquest cas, la nostra recerca en les interaccions complexes també ha donat lloc a una patent europea (pendent de resolució) que un cop adquirida serà llicenciada a l’spinoff Better Care per a explotació.
D’on heu extret tots els càlculs i valors que es presenten a l’article?
(L. S.) Aquests càlculs tenen com a base l’entropia. Es tracta d’un mètode no invasiu que mesura l’alteaorietat i la previsibilitat dels processos estocàstics. És a dir, un procés molt irregular tindrà entropia alta mentre que un procés amb molta regularitat tindrà una baixa entropia. Un exemple clar on s’ha utilitzat amb èxit l’entropia com a eina de monitoratge ha estat el mesuratge del grau de profunditat de l’anestèsia.
La nostra hipòtesi és que en els períodes amb interaccions complexes els valors d’entropia seran més alts que en els períodes amb interaccions regulars entre pacient i ventilador”. afirma Sarlabous
En aquest sentit, analitzem en finestres de 15 minuts els canvis que hi ha en el valor d’entropia respecte al valor d’entropia basal que té el mateix pacient. D’aquesta manera aconseguim que l’algorisme sigui personalitzat per a cada pacient. El nostre algorisme és capaç de detectar una interacció complexa quan s’experimenta un increment del 25% en l’entropia calculada a partir del senyal de flux o un increment del 30% en l’entropia calculada a partir del senyal de pressió.
Quines línies de futur té la investigació i fins a on voleu arribar?
(L. S.) Creiem fermament que els esdeveniments d’interaccions complexes depenent de quin moment ocorren durant la ventilació mecànica podrien donar-nos diferent tipus d’informació.
D’una banda tenim la hipòtesi dels esdeveniments d’interaccions complexes podrien estar estretament relacionats amb la capacitat del pacient per passar amb èxit la prova de respiració espontània (SBT). És a dir, el fet que un pacient tingui aquest tipus d’esdeveniments ens podria alertar que està preparat per a realitzar el SBT si es compleixen els criteris propis del test.
D’altra banda, si aquests esdeveniments ocorren en etapes on el pacient no compleix els criteris per realitzar el SBT ens podria indicar que el pacient té una determinada probabilitat d’autoextubar-se. Seria una eina molt útil per a alertar al personal mèdic de possible autoextubació.
D’aquí, que sigui necessari explorar la pertinència clínica i la utilitat de la identificació de les interaccions complexes entre el pacient i el ventilador en diferents escenaris clínics. En qualsevol cas, això representa una passa més cap a la medicina personalitzada de precisió i predictiva.
Leave a Reply