新しい研究:脳外傷後の低侵襲的な脳活動モニタリング方法が発見される

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によって Jamie Olivos
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脳の活動をモニタリングする医療機器と脳のグラフィック。

Tokyoジョンズ・ホプキンス医療研究者たちは、脳損傷を抱える患者の頭蓋内圧を、より侵襲性の低い方法で測定する新技術を発見しました。この方法はAI(人工知能)を活用し、従来のより侵襲的な技術に代わる可能性があります。

現在のICPの監視方法には、頭蓋骨に穴を開けて外部脳室ドレーン(EVD)や脳実質内モニター(IPM)を挿入する必要があります。これらの手術は、重大なリスクを伴います。

カテーテルの誤挿入は15.3%のリスクがあります。感染症のリスクは5.8%です。出血のリスクは12.1%あります。

これらの方法には熟練した外科医と特別な器具が必要で、必ずしも手元にあるとは限りません。新しい研究によると、希望をもたらすより簡単な選択肢が提示されています。

ジョンズホプキンス大学のロバート・スティーブンス博士が率いるチームは、AIを使って侵襲的な方法を用いずに頭蓋内圧の重要なデータを取得できるかどうかを調査しました。彼らは、重度の脳損傷および高頭蓋内圧により、心臓や血流のパターンが中枢自律神経系の問題のために変化する可能性があると考えました。したがって、脳外の身体から得られるデータが、脳圧の状態を理解するのに役立つかもしれないと考えたのです。

彼らは、ICU環境でよく記録される三つの生理的波形とICP波形との間の関連を調査しました。

  • 侵襲的動脈血圧測定(ABP)
  • 光電式容積脈波計測(PPG)
  • 心電図(ECG)

研究者たちはこれらのデータセットを用いて、様々なディープラーニングアルゴリズムを訓練しました。その結果、AIがこれらの頭蓋外の信号から頭蓋内圧を正確に予測できることが示されました。その効果は現行の侵襲的な方法と同等かそれ以上でした。

侵襲を伴わないICPモニタリングは大きな進展です。特に、手術を必要とする現在の方法の機器がない場所でも利用しやすくなるでしょう。

スティーブンス博士は、このAI技術が十分に試験された際には、脳の圧力をより簡単に監視できるようになると考えています。これにより、多くの患者が迅速かつ効果的な治療を受けられる可能性が高まり、重度の脳損傷や脳卒中、あるいは脳内の液体貯留に苦しむ患者の治療結果が改善するでしょう。

この研究は「Computers in Biology and Medicine」誌に発表されました。研究には、バイオメディカルエンジニアリング卒業生のシケル・ナイア、アリナ・グオ、アルシ・タンドン、ジョセフ・ボエン、修士課程の学生ミール・パテル、シニア学生のアタス・アガルワル、オジャス・チャハル、スリーニディ・サンカララマン、ニコラス・D・ダール教授、脳神経外科レジデントのテジ・D・アザド、およびカリフォルニア大学サンフランシスコ校のロマン・ピルラキオ教授が参加していました。

非侵襲的な頭蓋内圧モニタリングは、脳圧を確認するより安全な方法を提供します。この新しい手法は、重篤な脳損傷患者のケアに変革をもたらす可能性があります。専門家の多様なチームが、この技術を医療現場で利用可能にするために協力しています。

この研究はこちらに掲載されています:

http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108677

およびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は

Shiker S. Nair, Alina Guo, Joseph Boen, Ataes Aggarwal, Ojas Chahal, Arushi Tandon, Meer Patel, Sreenidhi Sankararaman, Nicholas J. Durr, Tej D. Azad, Romain Pirracchio, Robert D. Stevens. A deep learning approach for generating intracranial pressure waveforms from extracranial signals routinely measured in the intensive care unit. Computers in Biology and Medicine, 2024; 177: 108677 DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108677
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