Контролируемое глубокое обучение с преобразователем зрения прогнозирует бред с помощью ЭЭГ с ограниченным количеством отведений

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 7890 (2023) Цитировать эту статью

2463 Доступа

4 Альтметрика

Подробности о метриках

У 80% пациентов в критическом состоянии развивается делирий, что увеличивает необходимость госпитализации и повышает заболеваемость и смертность. При использовании проверенных инструментов скрининга клиницисты выявляют менее 40% случаев делирия. ЭЭГ является стандартным критерием, но она требует больших ресурсов, поэтому ее невозможно использовать для широко распространенного мониторинга делирия. В этом исследовании оценивалось использование ЭЭГ с быстрым откликом с ограниченным количеством отведений и контролируемые методы глубокого обучения с преобразователем зрения для прогнозирования делирия. В этом исследовании, подтверждающем концепцию, использовался проспективный дизайн для оценки использования контролируемого глубокого обучения с преобразователем зрения и устройством ЭЭГ быстрого реагирования для прогнозирования делирия у тяжелобольных пожилых людей на искусственной вентиляции легких. Было проанализировано пятнадцать различных моделей. Используя все доступные данные, модели преобразователей зрения обеспечили точность обучения более 99,9% и точность тестирования на уровне 97%. Трансформатор зрения с быстродействующей ЭЭГ способен прогнозировать бред. Такой мониторинг возможен у пожилых людей в критическом состоянии. Таким образом, этот метод имеет большой потенциал для повышения точности выявления делирия, предоставляя больше возможностей для индивидуального вмешательства. Такой подход может сократить продолжительность пребывания в больнице, увеличить выписку домой, снизить смертность и снизить финансовое бремя, связанное с делирием.

Делирий — острый синдром, проявляющийся изменением глобальной когнитивной функции, включающий либо дезорганизованное мышление, либо измененный уровень сознания1. Делирий встречается у 80% пожилых людей в критическом состоянии и связан с ухудшением долгосрочных когнитивных показателей2,3. На протяжении более 20 лет по меньшей мере 10 национальных и международных профессиональных организаций здравоохранения включили рутинный скрининг делирия в рекомендации по клинической практике4,5,6. Несмотря на эти рекомендации и наличие более 40 проверенных инструментов скрининга, менее 10% клиницистов сообщают о регулярном скрининге на делирий4,7. В условиях отделения интенсивной терапии многие пациенты не могут участвовать в скрининге делирия, например, находящиеся в коматозном или глубоко седативном состоянии, и, следовательно, не поддаются тестированию. Даже когда используются эти инструменты, делирий по-прежнему трудно распознать, и поэтому его часто не диагностируют и не лечат. По мере увеличения продолжительности и тяжести делирия лечить его становится все труднее. В результате делирий связан с годовым увеличением экономического бремени более чем на 44 тыс. долларов США на пациента, что делает его глобальным кризисом общественного здравоохранения8.

Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) представляет собой репрезентативный сигнал с информацией, описывающей состояние мозга. Форма, амплитуда и скорость колебаний сигналов ЭЭГ помогают описать состояние и помочь в диагностике, как показано на рисунке 1. Использование ЭЭГ для обнаружения делирия было впервые обнаружено в 1940-х годах. Романо и Энгель выявили замедление ЭЭГ с увеличением частоты сна и уменьшением волн бодрствования при наличии делирия9,10. Таким образом, бред можно достоверно идентифицировать путем исследования изменений нейронной активности с помощью ЭЭГ. К сожалению, значительные затраты, связанные с технологическим оснащением, и необходимость экспертного анализа не позволили использовать ЭЭГ для выявления делирия в клинической практике11,12.

Наш рабочий пайплайн.

Шаг 1. Извлеките подмножества из данных, каждое подмножество имеет запись t сек. Разделите эти подмножества на наборы для обучения/тестирования.

Шаг 2. Преобразуйте подмножества в «изображения» (*).

Шаг 3. Используйте эти «изображения» для модели ViT.

Совсем недавно стали доступны удобные портативные устройства ЭЭГ с точностью записи, эквивалентной традиционной ЭЭГ, которые запрограммированы с использованием методов быстрого реагирования, таких как машинное обучение13. Эти устройства позволяют быстро настроить любой человек с ограниченной подготовкой, обеспечивая тем самым быстрые данные ЭЭГ (таким образом, ЭЭГ с быстрым откликом) в течение нескольких минут, в отличие от традиционной ЭЭГ, настройка которой может занять до часа и требует специально обученного персонала. Для оценки форм сигналов ЭЭГ параметры сигнала извлекаются и анализируются с использованием компьютерных статистических алгоритмов. Например, нелинейный анализ временных рядов дает представление о динамической природе и изменчивости сигналов мозга14. С разработкой алгоритма, способного точно прогнозировать обнаружение, новые устройства ЭЭГ могут стать реальным физиологическим методом, помогающим врачам обнаруживать делирий.