来自麻省理工学院，哈佛医学院和费城的爱因斯坦医疗中心的研究人员已经开发出一种新的算法，可以高精度地确定患者是否患有患者呼气中二氧化碳浓度的肺气肿或心力衰竭。
护理人员回复了911次呼叫，找到一个难以呼吸的老年患者。焦虑和迷失方向，患者难以记住他所采取的所有药物，并且呼吸急促，说话很难。他是否患有急性肺气肿或心力衰竭？症状看起来相同，但启动错误的治疗方案将增加患者严重并发症的风险。
来自MIT研究实验室的电子学士学位，与哈佛医学院的医生和费城的爱因斯坦医疗中心合作，相信在美国和欧洲的所有救护车中重新调整一块医疗器械标准，可以帮助医务人员使这种类型的现场诊断成为这种现场诊断。
在12月份的生物医学工程上的IEEE交易问题中，它们提出了一种可以高精度地确定患者是否患有肺气肿或心力衰竭的新算法，这些算法基于测量二氧化碳浓度的Capnograph -A机器的读数在患者的呼气中。
“这台机器普遍存在，”乔治·韦尔格（乔治·沃伦）（亨利埃利斯沃伦）的电气和生物医学工程教授和其中一位纸张的同轴师表示。“它实际上在每个急诊部门和手术室。但是，他们通常由它制成的用途比我们在此所尝试的那么长。“
在美国，Capnography是在20世纪80年代首次推出的，作为帮助医疗专业人员将呼吸管插入镇静患者的气囊。如果将管意外插入食道 - 这导致胃，而不是肺部 - 谱图根本不会测量二氧化碳浓度。
在那种情况下，CAPNAP图易于阅读。如果Capnograph显示常规波纹，则具有用于吸入的呼气和槽的嵴，管已正确插入。如果Capnogram Floetlines，它就没有了。
丰富的信号
随着时间的推移，医生观察到具有充血性心力衰竭和肺气肿或慢性阻塞性肺病的患者的表现形式，因为它在医学文献中已知 - 彼此和彼此彼此巧妙地不同，而且来自健康受试者。
波士顿儿童医院的急诊医学专家和哈佛医学院的副教授的那些医生，巴鲁克克劳斯，认为，谱系信号可能是诊断上有用信息的来源，特别是寻址。在医院实验室中进行的血液测试可以准确地区分肺气肿和心力衰竭，但从样本被收到的时间大约需要一个小时 - 对于足够痛苦的患者来说，患者才能致电911。
Krauss意识到，RLE的计算生理学和临床推理组专门从事微创传感器的新型诊断应用，因此他要求与集团的领导人，验证和生物医学工程工程托马斯·赫斯特（Thomas）的领导人会面，自加入麻省理工学院医学工程与科学研究所。“我们甚至没有知道”Capnography“这个词，直到Baruch与我们建立一次会面并来了告诉我们它，”Verghese说。
威尔吉斯和举行招募了刚刚开始硕士学位的一名学生的Rebecca MieloSzyk，探讨了患者的Capnograms与其最终诊断之间的关系。
MieloSzyk的第一个任务是识别出现在人口之间变化的CAPNography信号的功能。例如，健康受试者的波浪的波峰似乎在最大浓度下高原，而病人没有。考虑的其他明显因素是呼气的持续时间和它们之间的间隔。
一旦她发现了十几种这样的特征，她写了一种机器学习算法，它将寻找与患者的最终诊断相关的特征中的模式。但这种算法有些非常规。
民主决策
而不是在一组数据上训练单个分类器，然后在另一组上将其松动地转动以查看它是如何执行的，她将训练数据分成50个子集。每个子集包括约70％的随机选择 - 所以子集之间存在显着重叠，但没有两个子集是相同的。然后她使用这些子集来训练50种不同的分类器。算法的最终输出是50分类器的投票结果。
通常根据其真正的阳性率进行评估诊断技术 - 他们成功诊断的实际情况的一小部分 - 以及它们的假阳性率 - 他们分类为病人的健康受试者的一部分。这些可以在曲线图上彼此绘制，真正正为Y轴和假正为x轴。
理想的诊断将在图表顶部产生直线：即使假阳性率为0，其真正阳性率始终是1。该线产生一个面积为1的正方形，因为其顶部从（0,1）到（1,1）。因此，良好的诊断是曲线下的区域接近1的诊断。
在他们的测试中，麻省理工学院的研究人员及其同事发现，它们用于区分健康受试者与肺气肿的算法产生了0.98曲线下的区域。将肺气肿患者从0.89中置于有充血性心力衰竭患者的算法。
“[那]是非常好的表现，”Krauss说。“现在，当救护车系统拿起一名呼吸短暂的老人时，他们无法判断他们是否从肺气肿或心力衰竭中呼吸缺乏气息，所以他们只是为了最好的猜测。所以当我们谈论猜测时，我认为我们真的很好。“
验证
要准确地确定研究人员目前正在进行双盲实验，其中医护人员评估患者的条件，同时也采用CAPNograms，其结果是由MIT研究人员算法分析的。在其他工作中，韦尔吉和持有的团队的其他成员正在评估谱系是否可以测量哮喘攻击的严重程度以及接受医疗程序的患者的镇静程度。
“我相信，在10年内，这项工作的果实将在医疗实践中普遍普遍，”洛马琳达大学急诊医学教授史蒂文格林说，劳州琳达大学急救医学教授和急诊医学杂志杂志的副编辑。“有两项真实的，迫切需要这项工作具有很大的希望，并且可能更多的是在技术进步的情况下被识别。”
“首先，数千名患者每年都通过救护车运输，以进行严重的呼吸急促，”他说。“有两种易于治疗但不同的原因 - 无论是心力衰竭的肺部蠕动还是液体 - 并且难以识别哪一个是主动问题。通常，医护人员只是对两种情况进行治疗，将患者暴露于药物治疗的风险。这项技术显示了快速区分这些条件的承诺。“
“二，数以千计的患者每年接受药物，以沉迷于痛苦或不舒服的程序，如结肠镜检查，骨折或牙科工作，”绿色增加。“最有效的药物也可以减缓正常的呼吸，风险完全停止呼吸。监测通气充足性的当前技术只能在可能发生呼吸并发症之前发出问题秒。这项新技术展示了向临床医生提供更高的提前警告的承诺。“
出版物：Mieloszyk，R.等，“Copd-Normal和Copd-CHF分类的Copnogram形状的自动定量分析，”生物医学工程，IEEE，卷：PP问题：99,2014; DOI：10.1109 / TBME.2014.2332954
图像：克里斯汀·丹尼尔洛夫（Christine Daniloff）
