Flow starvation during square-flow assisted ventilation detected by supervised deep learning techniques
De Haro, Candelaria (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Santos-Pulpon, Verónica (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Telías, Irene (University Health Network and Sinai Health System)
Xifra-Porxas, Alba (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Subirà, Carles (IRIS - Catalunya Central I Grup de Recerca de Malalt Crític)
Batlle, Montserrat (IRIS - Catalunya Central I Grup de Recerca de Malalt Crític)
Fernández, Rafael (IRIS - Catalunya Central I Grup de Recerca de Malalt Crític)
Murias, Gaston (Hospital Británico (Argentina))
Albaiceta, Guillermo M. (Universidad de Oviedo)
Fernandez-Gonzalo, Sol (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Godoy-González, Marta (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Gomà, Gemma (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Nogales Herranz, Sara (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Roca, Oriol (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Pham, Tai (Université Paris-Saclay)
López-Aguilar, Josefina (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Magrans, Rudys (Better Care. SL)
Brochard, Laurent (University of Toronto)
Blanch, Lluís (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Sarlabous, Leonardo (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Universitat Autònoma de Barcelona

Fecha:	2024
Resumen:	Background: Flow starvation is a type of patient-ventilator asynchrony that occurs when gas delivery does not fully meet the patients' ventilatory demand due to an insufficient airflow and/or a high inspiratory effort, and it is usually identified by visual inspection of airway pressure waveform. Clinical diagnosis is cumbersome and prone to underdiagnosis, being an opportunity for artificial intelligence. Our objective is to develop a supervised artificial intelligence algorithm for identifying airway pressure deformation during square-flow assisted ventilation and patient-triggered breaths. Methods: Multicenter, observational study. Adult critically ill patients under mechanical ventilation > 24 h on square-flow assisted ventilation were included. As the reference, 5 intensive care experts classified airway pressure deformation severity. Convolutional neural network and recurrent neural network models were trained and evaluated using accuracy, precision, recall and F1 score. In a subgroup of patients with esophageal pressure measurement (ΔP), we analyzed the association between the intensity of the inspiratory effort and the airway pressure deformation. Results: 6428 breaths from 28 patients were analyzed, 42% were classified as having normal-mild, 23% moderate, and 34% severe airway pressure deformation. The accuracy of recurrent neural network algorithm and convolutional neural network were 87. 9% [87. 6-88. 3], and 86. 8% [86. 6-87. 4], respectively. Double triggering appeared in 8. 8% of breaths, always in the presence of severe airway pressure deformation. The subgroup analysis demonstrated that 74. 4% of breaths classified as severe airway pressure deformation had a ΔP > 10 cmHO and 37. 2% a ΔP > 15 cmHO. Conclusions: Recurrent neural network model appears excellent to identify airway pressure deformation due to flow starvation. It could be used as a real-time, 24-h bedside monitoring tool to minimize unrecognized periods of inappropriate patient-ventilator interaction.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió publicada
Materia:	Airway pressure deformation ; Artificial intelligence algorithms ; Asynchronies ; Flow starvation ; Patient-ventilator interaction
Publicado en:	Critical care, Vol. 28 Núm. 1 (december 2024) , p. 75, ISSN 1466-609X

DOI: 10.1186/s13054-024-04845-y
PMID: 38486268

10 p, 2.0 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Documentos de los grupos de investigación de la UAB > Centros y grupos de investigación (producción científica) > Ciencias de la salud y biociencias > Instituto de Investigación e Innovación Parc Taulí (I3PT)
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados