Managementul pacientului în stare critică: actualități și perspective

Summary. Intelligent monitoring, diagnosis and control of dynamic systems, such as patients in intensive care units, necessitate the context-dependent acquisition, processing, analysis, and interpretation of a large amount of possible incomplete data. The dynamic nature of the process also requires a continuous evaluation and adaptation of the monitoring and treatment strategy to respond to changes in monitored patient. A computer system, able to meet this requirements, is being elaborated on the model of traumatic hemorrhagic shock. The Artificial intelligence — Based System will have several areas of use: a) clinician’s aid — as a decisive support model, based on complex clinical algorithms that are tailored to patient’s specific conditions; b) special tool in research activity to facilitate data acquisition and processing; c) educational / training tool; d) order-writing protocol for ICU; e) model for devolping similar systems

Fluid management for patients with head injury associated with hemorrhagic shock

Maintenance of systemic hemodynamics and cerebral perfusion; control of ICP and serum osmolarity, which can Influence edema formation; maintenance of adequate oxygenation; withholding of glucose solutions, unless there is a specific indication are major guidelines for fluid management in patients with head injury associated with hemorrhagic shock

MANAGEMENT OF MISSING VALUES IN CONTINUOUS BIOMEDICAL DATA

Universitatea de Stat de Medicină şi Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Chişinău, Republica MoldovaIntroducere. Datele primare reprezintă un pilon important al practicii și, în deosebi, al cercetării biomedicale. Deseori, ele conțin valori lipsă. Pentru datele „statice” sunt propuse mai multe metode de restabilire. În cazul datelor ce reprezintă semnale biomedicale cu caracter continuu, setul de metode este restrâns. Scopul lucrării. Prezentarea unui algoritm de restabilire a datelor biomedicale cu caracter continuu pentru a fi, ulterior, utilizate pentru învățare automată în scopuri clinice. Material și Metode. Datele cercetate sunt date cu acces public, care descriu 40336 de pacienți cu sepsis și alte patologii (non-sepsis), furnizate de competiția „Early Prediction of Sepsis from Clinical Data: the PhysioNet Computing in cardiology Challenge 2019” și conțin pană la 80,9% de date lipsă. Rezultate. Utilizând limbajul de programare R, a fost creat un algoritm care, spre deosebire de alți algoritmi (ex, LOCF – last observation carried forward), ține cont de dinamică (creștere sau descreștere) a unui anumit parametru de interes. Datele restabilite cu ajutorul algoritmului propus sunt, în final, utilizate pentru crearea unui sistem de prezicere timpurie (cu până la 4 ore până la debut) a sepsisului, care are o performanță predictivă de 92% după aria de sub curba ROC (AUROC). Concluzii. Algoritmul propus poate fi utilizat pentru restabilirea valorilor lipsă în date biomedicale cu caracter continuu, care descriu parametri fiziologici înregistrați în unitățile de terapie intensivă (frecvența cardiacă, saturația sângelui cu O2, tensiune arterială etc.).Background. Primary data are an important pillar of practice and, in particular, of biomedical research. They often contain missing values. For „static” data, several recovery methods are proposed. In the case of data representing continuous biomedical signals, the set of methods is limited. Objective of the study. Presentation of an algorithm for the recovery of continuous biomedical data for later use for machine learning for clinical purposes. Material and Methods. The researched data are publicly available data describing 40,336 patients with sepsis and other pathologies (non-sepsis) provided by the competition „Early Prediction of Sepsis from Clinical Data: the PhysioNet Computing in cardiology Challenge 2019” and contain up to 80.9% of missing data. Results. Using the R programming language, an algorithm was created which, unlike other algorithms (e.g., LOCF – last observation carried forward) considers the dynamics (increase or decrease) of a certain parameter of interest. The data restored using the proposed algorithm are finally used to create a system for early prediction (up to 4 hours before onset) of sepsis, which has a predictive performance of 92% by the area under the ROC curve (AUROC). Conclusion. The proposed algorithm can be used to restore missing values in continuous biomedical data, describing physiological parameters recorded in intensive care units (heart rate, O2 blood stasis, blood pressure, etc.)

Gestionarea valorilor lipsă în date biomedicale cu caracter continuu

Background. Primary data are an important pillar of practice and, in particular, of biomedical research. They often contain missing values. For „static” data, several recovery methods are proposed. In the case of data representing continuous biomedical signals, the set of methods is limited. Objective of the study. Presentation of an algorithm for the recovery of continuous biomedical data for later use for machine learning for clinical purposes. Material and Methods. The researched data are publicly available data describing 40,336 patients with sepsis and other pathologies (non-sepsis) provided by the competition „Early Prediction of Sepsis from Clinical Data: the PhysioNet Computing in cardiology Challenge 2019” and contain up to 80.9% of missing data. Results. Using the R programming language, an algorithm was created which, unlike other algorithms (e.g., LOCF – last observation carried forward) considers the dynamics (increase or decrease) of a certain parameter of interest. The data restored using the proposed algorithm are finally used to create a system for early prediction (up to 4 hours before onset) of sepsis, which has a predictive performance of 92% by the area under the ROC curve (AUROC). Conclusion. The proposed algorithm can be used to restore missing values in continuous biomedical data, describing physiological parameters recorded in intensive care units (heart rate, O2 blood stasis, blood pressure, etc.).Introducere. Datele primare reprezintă un pilon important al practicii și, în deosebi, al cercetării biomedicale. Deseori, ele conțin valori lipsă. Pentru datele „statice” sunt propuse mai multe metode de restabilire. În cazul datelor ce reprezintă semnale biomedicale cu caracter continuu, setul de metode este restrâns. Scopul lucrării. Prezentarea unui algoritm de restabilire a datelor biomedicale cu caracter continuu pentru a fi, ulterior, utilizate pentru învățare automată în scopuri clinice. Material și Metode. Datele cercetate sunt date cu acces public, care descriu 40336 de pacienți cu sepsis și alte patologii (non-sepsis), furnizate de competiția „Early Prediction of Sepsis from Clinical Data: the PhysioNet Computing in cardiology Challenge 2019” și conțin pană la 80,9% de date lipsă. Rezultate. Utilizând limbajul de programare R, a fost creat un algoritm care, spre deosebire de alți algoritmi (ex, LOCF – last observation carried forward), ține cont de dinamică (creștere sau descreștere) a unui anumit parametru de interes. Datele restabilite cu ajutorul algoritmului propus sunt, în final, utilizate pentru crearea unui sistem de prezicere timpurie (cu până la 4 ore până la debut) a sepsisului, care are o performanță predictivă de 92% după aria de sub curba ROC (AUROC). Concluzii. Algoritmul propus poate fi utilizat pentru restabilirea valorilor lipsă în date biomedicale cu caracter continuu, care descriu parametri fiziologici înregistrați în unitățile de terapie intensivă (frecvența cardiacă, saturația sângelui cu O2, tensiune arterială etc.)

Artificial intelligence for predicting the clinical status of the patient on the example of sepsis

Introducere. Sepsisul rămâne o varietate de stare critica, deseori dificil de diagnosticat la timp, iar rezultatele tratamentului depind strâns de timpul când se începe tratamentul. Acești factori influențează direct mortalitatea, care cu timpul a diminuat neînsemnat. Apariția unui nou actor, așa numitele tehnologii de inteligența artificială, promite să contribuie la rezolvarea acestei probleme. Scopul lucrării. Elaborarea unei aplicații software pentru prezicerea sepsisului în secția de terapie intensivă. Material și metode. Datele utilizate provin dintr-o bază de date cu acces public, care conține 40366 cazuri din serviciul de terapie intensivă, la care au fost monitorizați 40 parametri fiziologici, demografici și de laborator pentru o perioadă medie de peste 38 ore. Datele au fost prelucrate în modul necesar pentru elaborarea unei aplicații pentru utilizare clinică. S-a experimentat cu mai mulți algoritmi de învățare automată(ÎA), selectându-se cel mai performant pentru crearea aplicației. Rezultate. Cea mai înaltă performanță predictivă a demonstrat-o un set constituit din 6 parametri: frecvența cardiacă, presiunea arterială sistolică și diastolică, saturația sângelui periferic cu O2 , temperatura corpului și frecvența respirației, toate înregistrate în dinamică. Algoritmul cu cea mai înaltă performanta a fost GBM (gradient boosting machine),care a realizat o arie de sub curba ROC de 95,4% în cazul prezicerii sepsisului cu un orizont de 4 ore. Acest algoritm a stat la baza aplicației, elaborate în limbajul de programare Python, care urmează să fie testată pe pacienți din Moldova. Concluzii. Performanța înaltă a sistemului de prezicere creat, condiționează raționalitatea testării și calibrării lui în secțiile de terapie intensivă din Moldova. Cei șase parametri fiziologici solicitați de aplicație pentru realizarea prezicerii sepsisului sunt de rutină monitorizați în secțiile de profil din țară.Background. Sepsis remains a variety of critical condition, often difficult to diagnose in time, and the results of treatment depend strongly on the time when treatment is started. These factors directly influence mortality, which has decreased insignificantly over time. The emergence of a new actor, the so-called artificial intelligence technologies, promises to help solve this problem. Objective of the study. Development of a software application for predicting sepsis in the intensive care unit (preclinical development stage). Material and methods. The data used in the study come from a public access database containing 40366 cases from the intensive care unit, in which 40 physiological, demographic and laboratory parameters were monitored for an average period of more than 38 hours. The data were processed as necessary to develop an application for clinical use. Several machine learning (ML) algorithms were experimented with, selecting the best performing one to create the application. Results. The highest predictive performance was demonstrated by a set of 6 parameters: heart rate, systolic and diastolic blood pressure, peripheral blood O2 saturation, body temperature and breathing rate, all recorded dynamically. The algorithm with the highest performance was GBM (gradient boosting machine), which achieved an area under the ROC curve of 95.4% in the case of predicting sepsis with a 4-hour horizon. This algorithm was the basis of the application, developed in the Python programming language, which is to be tested on patients from Moldova. Conclusion. The high performance of the created prediction system conditions the rationality of its testing and calibration in intensive care units in Moldova. The six physiological parameters required by the application to predict sepsis are routinely monitored in the profile departments in the country

Sepsis: current challenges and new solutions based on modern technologies. A clinical management approach

Valeriu Ghereg Department of Anesthesiology an Intensive Care no. 1, Nicolae Testemitanu SUMPh, Institute of Emergency MedicineIntroduction: Despite high associated mortality and high treatment costs, sepsis remains difficult to diagnose. A recent supplement to sepsis management are systems based on machine learning (ML). Purpose: Proof of concept and presentation of a MLbased clinical application for the early prediction of sepsis. Material and methods: The data comes from the publicly accessible database Early Prediction of Sepsis from Clinical Data - the PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2019 and include 40366 intensive care clinical cases, of which 7.26% are patients with sepsis, and 92.74% - with other diagnoses. Exploratory data analysis and data processing are performed in RStudio (R programming language), and machine learning is based on the H2O platform (www.h2o.ai). Results: Based on the processing of the large data set, an intelligent system is built, which allows the prediction of sepsis 4 hours before the onset and which can be delivered as an application for clinical use. The performance metrics are: accuracy - 0.91, specificity - 0.93 and sensitivity - 0.84

Modele sistemice dinamice pentru anestezia clinică (pe exemplul propofolului)

Background. Systemic dynamics models (MSDs) describing the pharmacokinetics and pharmacodynamics of the anesthetic have been used for some time. Most of these models are standard models, which, at best, can be adjusted to a specific clinical case / patient only partially. Objective of the study. Presentation of a prototype SDM for propofol that allows the adjustment of the model for a specific patient. Material and Methods. The NetLogo programming language is used to create MSDs and standard data on the pharmacokinetics and pharmacodynamics of propofol. Results. Using the NetLogo programming language, an MSD was created that allows personalization of the model for a specific patient, using patient data (body mass, height, heart rate, etc.) that can facilitate the choice of the optimal dose of propofol (continuous bolus and infusion) for the patient. dat. The model is available on the platform: http://modelingcommons.org/ Conclusion. The proposed model after its clinical calibration could improve the management of intravenous anesthesia with propofol in a specific patient by customizing the model for that patient.Introducere. Modelele sistemice dinamice (MSD) care descriu farmacocinetica și farmacodinamica anestezicului sunt utilizate de careva timp. Majoritatea acestor modele sunt modele standard, care, în cel mai bun caz, pot fi ajustate la un caz clinic concret/pacient doar parțial. Scopul lucrării. Prezentarea unui prototip de SDM pentru propofol care permite ajustarea modelului pentru un pacient concret. Material și Metode. Este utilizat limbajul de programare NetLogo care permite crearea MSD și date standard despre farmacocinetica și farmacodinamica propofolului. Rezultate. Utilizând limbajul de programare NetLogo, a fost creat un MSD care permite personalizarea modelului pentru un pacient concret, utilizând datele pacientului (masa corporală, înălțimea, debitul cardiac etc.) care poate facilita alegerea dozei optime de propofol (bolus și perfuzie continuă) pentru pacientul dat. Modelul elaborat este accesibil pe platforma: http://modelingcommons.org/ Concluzii. Modelul propus, după calibrarea lui clinică, ar putea îmbunătăți managementul anesteziei intravenoase cu propofol la un pacient concret, prin personalizarea modelului pentru acest pacient

Sepsisul: provocări curente și soluții noi în baza tehnologiilor moderne. O variantă de management clinic

Valeriu Ghereg Department of Anesthesiology and Reanimatology no. 1, Nicolae Testemitanu SUMPhBackground: Despite high associated mortality and high treatment costs, sepsis remains difficult to diagnose, particularly viral sepsis in COVID-19 infection with bacterial coinfection. A recent supplement to sepsis management are systems based on machine learning (ML). Objective of the study. Proof of concept and presentation of a ML-based clinical application for the early prediction of sepsis. Material and Methods. The data comes from the publicly accessible database Early Prediction of Sepsis from Clinical Data – the PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2019 and include 40366 intensive care clinical cases, of which 7.27% are patients with sepsis, and 92.73% – with other diagnoses. Exploratory data analysis and data processing are performed in RStudio, and ML - on H2O platform (www.h2o.ai). Results.Based on the processing of the large data set, an intelligent system is built, which allows the prediction of sepsis 4 hours before the onset and which can be delivered as an application for clinical use. The performance metrics are: accuracy – 0.91, specificity – 0.93 and sensitivity – 0.84. Conclusion. The ML-based clinical applications still currently have a little explored clinical potential, which once exploited could essentially change the management of critically ill patients. Benefits of such applications would be: early differential diagnosis, cost reduction, higher quality care, etc.Introducere. În pofida unei înalte mortalități asociate și a costurilor ridicate ale tratamentului, sepsisul rămâne dificil de diagnosticat, în special, sepsisul viral în COVID-19 cu coinfecție bacteriană. Un supliment recent la managementul sepsisului sunt sistemele de învățare automată (SÎA). Scopul lucrării. Elaborarea și prezentarea prototipului unei aplicații clinice în baza SÎA pentru prezicerea timpurie a sepsisului. Material și Metode. Datele provin din baza de date de accces public “Early Prediction of Sepsis from Clinical Data–the PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2019”: 40366 cazuri, dintre care 7,27% sunt pacienți cu sepsis, iar 92,73% – cu alte diagnoze, toți din terapie intensivă. Analiza explorativă și procesarea datelor sunt efectuate în RStudio, iar învățarea automată - pe platforma H2O. Rezultate. În baza prelucrării setului larg de date este construit un sistem inteligent, care permite prezicerea sepsiului cu 4 ore pană la debut și care poate fi livrat sub formă de aplicație pentru utilizare clinică. Metricele de perormanță sunt: acuratețe – 0,91, specificitate – 0,93 și sensitivitate – 0,84. Concluzii. Tehnologiile SÎA au, la moment, un potențial deocamdată puțin explorat care, odată valorificat, ar putea schimba esențial managementul pacienților septici. Beneficiile ar include: un diagnostic precoce, reducerea costului tratamentului, creșterea calității actului medical etc

SYSTEM DYNAMICS MODELS FOR CLINICAL ANESTHESIA (ON THE EXAMPLE OF PROPOFOL)

Universitatea de Stat de Medicină şi Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Chişinău, Republica MoldovaIntroducere. Modelele sistemice dinamice (MSD) care descriu farmacocinetica și farmacodinamica anestezicului sunt utilizate de careva timp. Majoritatea acestor modele sunt modele standard, care, în cel mai bun caz, pot fi ajustate la un caz clinic concret/pacient doar parțial. Scopul lucrării. Prezentarea unui prototip de SDM pentru propofol care permite ajustarea modelului pentru un pacient concret. Material și Metode. Este utilizat limbajul de programare NetLogo care permite crearea MSD și date standard despre farmacocinetica și farmacodinamica propofolului. Rezultate. Utilizând limbajul de programare NetLogo, a fost creat un MSD care permite personalizarea modelului pentru un pacient concret, utilizând datele pacientului (masa corporală, înălțimea, debitul cardiac etc.) care poate facilita alegerea dozei optime de propofol (bolus și perfuzie continuă) pentru pacientul dat. Modelul elaborat este accesibil pe platforma: http://modelingcommons.org/ Concluzii. Modelul propus, după calibrarea lui clinică, ar putea îmbunătăți managementul anesteziei intravenoase cu propofol la un pacient concret, prin personalizarea modelului pentru acest pacient.Background. Systemic dynamics models (MSDs) describing the pharmacokinetics and pharmacodynamics of the anesthetic have been used for some time. Most of these models are standard models, which, at best, can be adjusted to a specific clinical case / patient only partially. Objective of the study. Presentation of a prototype SDM for propofol that allows the adjustment of the model for a specific patient. Material and Methods. The NetLogo programming language is used to create MSDs and standard data on the pharmacokinetics and pharmacodynamics of propofol. Results. Using the NetLogo programming language, an MSD was created that allows personalization of the model for a specific patient, using patient data (body mass, height, heart rate, etc.) that can facilitate the choice of the optimal dose of propofol (continuous bolus and infusion) for the patient. dat. The model is available on the platform: http://modelingcommons.org/ Conclusion. The proposed model after its clinical calibration could improve the management of intravenous anesthesia with propofol in a specific patient by customizing the model for that patient

System dynamics models for clinical anesthesia (on the example of propofol)

Introduction. Systemic dynamics models (SDMs) describing the pharmacokinetics and pharmacodynamics of the anesthetic have been used for some time. Most of these models are standard models, which, at best, can be adjusted to a specific clinical case/patient only partially. In a clinical setting there is a need for more “personalized” models. Purpose. Presentation of a prototype SDM for propofol that allows the adjustment of the model for a specific patient. Material and methods. The NetLogo programming language and standard data on the pharmacokinetics and pharmacodynamics of propofol is used to create MSDs. Results. Using the NetLogo programming language, an SDM was created that allows personalization of the model for a specific patient, using patient data (body mass, height, heart rate, etc.). This can facilitate the choice of optimal dose of propofol (continous bolus and infusion) for the patient. Conclusions. The proposed model after its clinical calibration can improve the management of intravenous anesthesia with propofol in a specific patient by customizing the model for that patient