Kako najbolje iskoristiti inteligentnu mehaničku ventilaciju za poboljšanje ishoda liječenja bolesnika u Jedinici intenzivne medicine?

Abstract

Usprkos tomu što je mehanička ventilacija jedan od osnovnih postupaka spašavanja života u jedinicama intenzivne medicine, danas je nakon mnogih provedenih istraživanja jasno da pogrešno primijenjena mehanička ventilacija može napraviti značajnu štetu na ranije zdravim plućima ili pogoršati ozljedu bolesnih pluća te se u modernom pristupu ventilaciji maksimalno individualizira pristup, odnosno mehaničku ventilacija se individualno prilagođava stanju pluća pojedinog bolesnika. Usprkos tomu što postoje znanstveno dokazane metode smanjenja plućne ozljede, studije su pokazale da se u praksi kod velikog broja bolesnika one ne primjenjuju, odnosno ne mjere se parametri bitni za njihovo određivanje. Za individualizaciju ventilacije od intubacije do ekstubacije potrebno je nekoliko elementarnih alata kod kojih nam može pomoći umjetna inteligencija. To su incijalna optimizacija pozitivnog tlaka na kraju ekspirija, evaluacija i primjena manevara ponovog otvaranja kolabiranih dijelova pluća (engl. lung recruitment maneuver – RM), primjena moda ventilacije koji se može od udaha do udaha adaptirati na stanje bolesnikovih pluća, optimizacija plinova u krvi, optimizacija sinkronizacije bolesnika i ventilatora automatskim praćenjem krivulja mehaničke ventilacije te u konačnici alat za kvalitetnu procjenu sposobnosti bolesnika za odvajanje i samostalno disanje uz analizu potencijalnih problema kod odvajanja i njihove korekcije. To je moguće postići kombinacijom više alata, kao što su npr. alat tlak-volumen (engl. pressure – volume tool – PV-tool) uz ezofagealno mjerenje tlaka, adaptivna suportivna ventilacija (ASV) + Intellivent-ASV kao mod disanja, Intellisync+ te alat za olakšano odvajanje od respiratora (engl. quick weaning tool [QuickWean]) i test spontanog disanja (engl. spontaneous breathing trial – SBT) dostupni na uređajima za mehaničku ventilaciju. Kombinacijom ovih alata moguće je inicijalno optimizirati mehaničku ventilaciju, a zahvaljujući automatiziranoj pametnoj tehnologiji i individualizirati praktički svaki udah bolesnika te na minimum smanjiti vrijeme potrebno za pripremu odvajanja bolesnika od mehaničke ventilacije te ekstubaciju, a u konačnici i smanjiti smrtnost bolesnika na mehaničkoj ventilaciji