Falešné poplachy na ARO

1. 2. 2018 13:25
přidejte názor
Autor: Redakce

Badatelé z oddělení Medicínské signály Ústavu přístrojové techniky AV ČR představili počítačový program, který má pomoci snížit počet falešně pozitivních alarmů na JIP. S algoritmem, který může významně usnadnit práci na JIP, vědci vyhráli v roce 2015 prestižní soutěž PhysioNet Challenge.




Falešné alarmy, k nimž podle odhadů dochází na JIP až v 90 %, vytvářejí podle hlavního autora programu Ing. Filipa Plešingera enormní tlak na zdravotnický personál i na pacienty. „Každý alarm znamená, že pacientův stav musí neprodleně zkontrolovat zdravotnický personál.
Vzhledem k tomu, že devět z deseti takových kontrol vzniká na základě banální technické příčiny, musí pozornost personálu zákonitě klesnout. V emergentní situaci pak nemusí být reakce personálu dostatečně rychlá. Podobně jako v jedné z Ezopových bajek o chlapci, který stále volal ostatní na pomoc proti neexistujícímu vlkovi. Když se pak vlk skutečně objevil, nikdo už chlapci neuvěřil a nepomohl mu.

V soutěži PsyoNet Challenge, jíž jsme se zúčastnili, jsme například prezentovali záznam s fibrilací komor. Bylo z něj patrné, že personál použil defibrilátor v život ohrožující situaci až po třech minutách. Všechny takové případy nečinnosti personálu mohou znamenat, že personál bývá zaneprázdněný jinými případy nebo tyto alarmy ignoruje, aniž by zkontroloval jejich příčinu,“ říká brněnský vědec Ing. Plešinger.

Proč nastane falešný poplach?

Proč se plané alarmy vůbec ozývají?
Komerční zařízení musí podle Ing. Plešingera zareagovat na život ohrožující arytmii i při nejmenším podezření. Pacient se například více pohne a na EKG signálu se objeví rušení. K falešnému poplachu vedou i nedokonale přilepené EKG elektrody, špatně nasazený či uvolněný fotopletysmograf.
Obdobný problém může nastat i při snímání arteriálního krevního tlaku. „Senzory se sice umisťují na doporučená místa na těle, ale ne vždy tato místa máte k dispozici. Hledají se náhradní řešení, která ale mohou být méně spolehlivá. Zařízení se sice mohou přenastavit, ale tím současně vzniká prostor pro chyby personálu. Když se zařízení certifikují, testují se na tzv. simulátorech pacienta. Tam k žádné improvizaci logicky nedochází. FDA u takových testů požaduje, aby reakční čas na život ohrožující arytmii byl do deseti sekund. Zkouška se provádí několikrát a průměrná doba reakce nesmí přesáhnout osm sekund.“

Přímočará logika

V soutěži PhysioNetChallenge mohl tým Ing. Plešingera pracovat s nezávislými multimodálními daty – EKG, plethysmografickou křivkou, arteriálním krevním tlakem a respirační křivkou.
„V našem řešení jsme hledali, zda dané kanály dokážou prokázat normální srdeční aktivitu. V takovém případě byl alarm prohlášen za falešný. Naše řešení dosáhlo mezi 43 týmy z celého světa nejlepšího skóre v kategorii „Real-time“, kdy jsou k dispozici pouze data předcházející alarmu, a druhého nejlepšího skóre v kategorii „Retrospective“, kdy jsou k dispozici i data následující po alarmu. Na rozdíl od ostatních týmů jsme nevsadili na strojové učení, ale na přímočarou logiku. Potěšilo nás, když v prvním neoficiálním kole dosáhl náš algoritmus na slepé testovací sadě nejlepšího skóre. Naštěstí jsme nezaspali a dále čas využili ke zkoumání frekvenčního složení signálů v místech, kde není možné pracovat s běžnou detekcí srdeční aktivity a její analýzou. Bylo také potřeba myslet na to, že algoritmus musí být dostatečně robustní, aby jej co nejméně ovlivňovaly nestandardní situace, například EKG elektrody, které jsou nalepeny jinde, než by měly normálně být.
Signál z fotopletysmografu se také liší podle toho, kde je zrovna přichycený. V případě detekce srdečních tepů z EKG signálu nepoužíváme databázi známých tvarů, ale vyhledáváme aktivitu pomocí frekvenčního složení tepu. To nám také dává prostor rozlišit mezi normálními tepy a tepy, které mohou být v srdečním rytmu navíc, např.
komorovými extrasystolami. Pak příliš nezáleží, kde jsou EKG elektrody nalepeny, zda obsahují rušení od svalů anebo zda je například personál omylem mezi sebou neprohodil,“ pokračuje Ing. Plešinger. Velké robustnosti se ale podle jeho slov dosahuje díky tomu, že pokud kterýkoliv z dostupných signálů ukazuje na normální srdeční činnost, tak je falešný alarm potlačen.

Čeká se na výrobce

Algoritmy brněnských vědců jsou volně dostupné na serveru Physionet. Mohou se použít až tehdy, když je nějaký výrobce implementuje do svého zařízení, které následně projde certifikací. Oddělení Medicínské signály od roku 1997 spolupracuje Fakultní nemocnicí u svaté Anny v Brně a s Lékařskou fakultou MU. Po roce 2000 vědci rozšířili svoji spolupráci o klíčového partnera Mayo Clinic a posledních 10 let spolupracují i s University of Rochester v USA.
Současně vědci spolupracují s privátními společnostmi M&I a Cardion, které se orientují na neurologii a kardiologii.
Zabývají se především novými technologiemi pro snímání a zpracování elektrofyziologických signálů srdce a mozku, ale také neinvazivními technikami pro diagnostiku onemocnění krevního oběhu.

Physionet Challenge Soutěž se vždy vyhlašuje během března. V první fázi soutěže, která trvá zhruba měsíc, mohou týmy pětkrát odeslat svůj algoritmus na soutěžní server. Tam se jeho výkonnost vyhodnocuje na skryté testovací sadě. Během května až srpna se obvykle upřesňují pravidla a vylaďují se chyby. Výherci druhé fáze jsou slavnostně oznámeni na mezinárodní konferenci Computing in Cardiology. Po té navazuje volná třetí fáze (zpravidla listopad-prosinec/leden), kde mohou týmy opravit svoje algoritmy. Výsledky třetí fáze soutěže jsou známy zhruba rok a půl po vyhlášení, když už je v běhu další ročník soutěže s novým tématem.

Ing. Filip Plešinger

  • Žádné názory
  • Našli jste v článku chybu?