title: Bioinformatic Prediction and Therapy Optimization by Artificial Intelligence in Hypotension
Creators: name: Chappell, Daniel
Publisher: name: MyCoRe Community
Year: 2021
Subjects: subject: Hypotension
subject: Künstliche Intelligenz
subject: Bioinformatik
subject: Bioinformatics
subject: FOS: Computer and information sciences
subject: Big Data
subject: Maschinelles Lernen
subject: 610

description: Intraoperative hypotension (IOH) is a relevant complication of general anesthesia, representing a major challenge for anesthesiologic management. Depending on the definition of IOH, it occurs in up to 81 % of non-cardiac surgery and is associated with complications, including myocardial infarction, acute kidney injury, and an increased 30-day-mortality. In order to detect and treat these hemodynamic alterations, advanced hemodynamic monitoring combined with a treatment algorithm can be used. It seems likely that reducing the frequency, depth and duration of IOH will reduce organ injury. Recently a hypotension prediction index (HPI) algorithm has been developed that analyzes big data from two different data sources: (1) a retrospective cohort used for training, consisting of 1,334 patient records and (2) a prospective, local hospital cohort (204 patients) used for external validation. The algorithm uses a large set of features calculated from the high-fidelity arterial pressure waveform to predict an upcoming hypotensive event. Receiver-operating characteristic curve analysis evaluated the algorithm’s success in predicting hypotension, defined as mean arterial pressure below 65 mmHg. This machine-learning algorithm is able to identify IOH 15 minutes before it occurs, promising a new approach to avoiding perioperative complications.
description: Die intraoperative Hypotonie (IOH) ist eine relevante Komplikation der Allgemeinanästhesie und stellt eine große Herausforderung für das anästhesiologische Management dar. Je nach Definition der IOH tritt sie bei bis zu 81 % der nicht-herzchirurgischen Eingriffe auf und ist mit Komplikationen wie Myokardinfarkt, akuter Nierenverletzung und erhöhter 30-Tage-Mortalität verbunden. Um diese hämodynamischen Veränderungen zu erkennen und zu behandeln, kann eine fortschrittliche hämodynamische Überwachung in Kombination mit einem Behandlungsalgorithmus eingesetzt werden. Eine Verringerung der Organschädigung ist durch eine Reduzierung der Häufigkeit, Tiefe und Dauer der IOH wahrscheinlich. Vor kurzem wurde ein Algorithmus für den Hypotonie-Vorhersage-Index entwickelt, der große Datenmengen aus zwei verschiedenen Datenquellen analysiert: (1) eine retrospektive Kohorte, die aus 1.334 Patientenakten besteht und für Trainingszwecke verwendet wird und (2) eine prospektive Kohorte eines örtlichen Krankenhauses (204 Patienten), die für die externe Validierung verwendet wird. Der Algorithmus nutzt einen großen Satz von Merkmalen, die aus der High-Fidelity Wellenform des arteriellen Drucks berechnet werden, um ein bevorstehendes hypotensives Ereignis vorherzusagen. Eine ROC-Kurvenanalyse bewertete den Erfolg des Algorithmus bei der Prognose einer Hypotonie, definiert als mittlerer arterieller Druck unter 65 mmHg. Dieser selbstlernende Algorithmus ist in der Lage, die IOH 15 Minuten vor ihrem Auftreten zu identifizieren, was einen neuen Ansatz zur Vermeidung perioperativer Komplikationen verspricht.
description: Mission – Innovation: Telematics, eHealth and High-Definition Medicine in Patient-Centered Acute Medicine, p. 151