Individualisierte Schätzung des arteriellen Kohlendioxidpartialdrucks unter Verwendung von maschinellem Lernen bei Kindern, die mechanisch beatmet werden

Hintergrund Die Messung des arteriellen Kohlendioxidpartialdrucks (PaCO 2 ) ist entscheidend für eine ordnungsgemäße mechanische Beatmung, aber die derzeitige Entnahmemethode ist invasiv. Der endexspiratorische Kohlendioxidpartialdruck (EtCO 2 ) wurde als Surrogat verwendet, das nicht-invasiv gemessen werden kann, aber seine begrenzte Genauigkeit ist auf ein Missverhältnis zwischen Belüftung und Perfusion zurückzuführen. Diese Studie hatte das Ziel, ein nicht-invasives PaCO 2 Schätzmodell unter Verwendung von maschinellem Lernen zu entwickeln. Methoden Diese retrospektive Beobachtungsstudie umfasste pädiatrische Patienten (< 18 Jahre), die zwischen Januar 2021 und Juni 2022 auf die pädiatrische Intensivstation eines Tertiär-Kinderkrankenhauses aufgenommen wurden und mechanisch beatmet wurden. Klinische Informationen, einschließlich der Parameter der mechanischen Beatmung und Laborergebnisse, wurden für das maschinelle Lernen verwendet. Lineare Regression, mehrschichtige Perzeptron und extremes Gradient-Boosting wurden implementiert. Der Datensatz wurde im Verhältnis 7:3 für Training und Test aufgeteilt. Die Modellleistung wurde anhand des R 2-Werts bewertet. Ergebnisse Wir analysierten insgesamt 2.427 Messungen von 32 Patienten. Das Medianalter (Interquartilsbereich) betrug 16 (12−19,5) Monate, und 74,1 % waren weiblich. Die PaCO2 und EtCO2 lagen bei 63 (50−83) mmHg bzw. 43 (35−54) mmHg. Es bestand eine signifikante Diskrepanz von 19 (12–31) mmHg zwischen EtCO 2 und dem gemessenen PaCO 2 . Der R 2-Koeffizient der Bestimmung für die entwickelten Modelle betrug 0,799 für das lineare Regressionsmodell, 0,851 für das mehrschichtige Perzeptronmodell und 0,877 für das extreme Gradient-Boosting-Modell. Die Korrelationen mit PaCO 2 waren in allen drei Modellen höher im Vergleich zu EtCO 2 . Fazit Wir haben maschinelle Lernmodelle entwickelt, um PaCO 2 bei pädiatrischen Patienten, die mechanisch beatmet werden, nicht-invasiv zu schätzen, was eine akzeptable Leistung zeigt. Weitere Forschung ist erforderlich, um die Zuverlässigkeit und externe Validierung zu verbessern.