Una nueva investigación identifica un método menos invasivo para evaluar la actividad cerebral después de una lesión cerebral traumática.

La investigación fue publicada el 12 de julio en la revista. Computadoras en biología y medicina..

La PIC es una variable fisiológica que puede aumentar anormalmente cuando alguien sufre una lesión cerebral grave, un derrame cerebral u obstrucción del flujo de líquido cefalorraquídeo. Los síntomas de una PIC elevada pueden incluir dolor de cabeza, visión borrosa, vómitos, cambios de comportamiento y disminución del nivel de conciencia. Esto puede poner en peligro la vida, por lo que se requiere monitorización de la PIC en pacientes seleccionados que tienen alto riesgo. Sin embargo, el estándar actual para la monitorización de la PIC es altamente invasivo: requiere la colocación de un drenaje ventricular externo (EVD) o un monitor cerebral intraparenquimatoso (IPM) en el tejido cerebral funcional, que se perfora a través del cráneo para monitorear las neuronas y la glia. son células. .

“La PIC es universalmente aceptada como un signo vital importante; existe una necesidad imperativa de medir y tratar la PIC en pacientes con trastornos neurológicos graves, pero los estándares actuales para la medición de la PIC son invasivos, riesgosos y requieren muchos recursos”. un nuevo enfoque que aprovecha la inteligencia artificial y que creemos que puede representar una alternativa viable al diagnóstico de PIC”, afirma Robert Stevens, MD, MBA, Director de Anestesiología y Cuidados Críticos. Medicina de Atención Médica de Precisión.

Según investigaciones recientes, los procedimientos de EVE se asocian con múltiples riesgos de mala colocación del catéter, infección y hemorragia en un 15,3%, 5,8% y 12,1%, respectivamente. Los procedimientos de EVE y MIP también requieren habilidades quirúrgicas y equipo especializado que no están disponibles habitualmente en muchos entornos, por lo que se requiere proporcionar un método alternativo para evaluar y controlar la PIC en los pacientes.

Un grupo interdisciplinario dirigido por Stevens, un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins, planteó la hipótesis de que las formas agudas de lesión cerebral, y en particular las elevaciones de la PIC, están asociadas con cambios patológicos en la función cardiovascular sistémica, por ejemplo, irregularidad del sistema cardiovascular. Sistema nervioso autónomo. Esta hipótesis sugiere que se pueden estudiar las ondas corporales anormales para comprender mejor la actividad cerebral y la magnitud de la PIC.

En este estudio, el equipo de Johns Hopkins se propuso explorar la relación entre la forma de onda de la PIC y tres formas de onda fisiológicas capturadas habitualmente en la UCI: presión arterial invasiva (ABP), fotopletismografía (PPG) y electrocardiografía (ECG). Se utilizaron datos de ABP, PPG y ECG para entrenar y contrastar un panel de diferentes algoritmos de aprendizaje profundo, lo que dio como resultado un nivel de precisión en la determinación de la PIC que rivaliza con otros métodos o es más que eso.

En general, los resultados del estudio sugieren una alternativa no invasiva completamente nueva para controlar la PIC en pacientes.

“Con la validación, una solución de IA basada en fisiología, como la que se utiliza aquí, podría aumentar significativamente la proporción de pacientes y entornos sanitarios que proporcionan monitorización y gestión de la PIC”, afirma Stevens Can.

Los coautores incluyen a los recién graduados en ingeniería biomédica de la Universidad Johns Hopkins, Shekhar Nair ’23, Alina Guo ’23, Arushi Tandon ’23 y Joseph Boyne ’22; Incluido. el estudiante de maestría Mir Patel; los estudiantes de último año de ingeniería biomédica Itas Aggarwal, Ojas Chahal y Srinidhi Sankaraman; Nicholas D. Dore, profesor asociado de ingeniería biomédica; Tej D. Azad, médico residente del Departamento de Neurocirugía de Johns Hopkins; y Romain Paracchio, profesor de anestesia de la Universidad de California en San Francisco.