精準化心肺復甦急救模擬暨心跳停止後癲癇偵測系統

Abstract

" 隨著急重症醫學暨醫療儀器進步，許多急症的預後都呈現顯著性的改善。然而，突發性心跳停止仍是急診醫師的夢魘，至今仍為臨床上最為棘手的疾病之一。根據我國2017年的資料，心跳停止後經治療順利出院的存活率不到15%，此比例相較於搶救其他疾病仍低，急救失敗造成病人驟逝，對家屬帶來無限衝擊與潛在經濟、社會損失。 「高品質心肺復甦術」與「心跳停止復甦後照護」為2020美國心臟醫學會建議的生命之鏈組合之二。「高品質心肺復甦術」有助於使心跳停止的病人恢復自發性心跳，為了達到高品質心肺復甦術，機械胸部按壓裝置的使用改善了傳統徒手心臟按摩因施救者疲勞導致的急救品質下降，但使用均一化的按壓產生了使用上的問題，包含按壓併發症、未能因對象而客製化調整。「心跳停止復甦後照護」有助於這些病人能有較佳的預後，能夠初步復甦僅是病人康復的起點，沒有良好的復甦後照護很難獲得好的預後，能即時監測病人於此治療時間更是重要。 本研究旨在設計一套個人化心肺復甦系統，包含一個改良型機械胸部按壓裝置以及雙閉迴路控制系統，以復甦安妮當作載體進行心肺復甦急救模擬。此機構具快速調整定位與適用於任何族群的特色，使用極座標取代傳統的座標軸，減少施救者操作複雜度，並且提供可替換的機械手臂，能夠使用在嬰幼兒族群。模擬結果顯示，本設計與當今醫療器材或急診醫師相比，有良好的長時間按壓穩定性，其重新架設時間相比於現在廣泛使用機器縮短14秒。 雙閉迴路控制系統使用「距離感測控制系統」與「壓力感測保護系統」，前者使用超音波即時回饋按壓深度，於每次按壓藉由閉迴路控制系統調整，能夠根據不同病人，給予不同心肺復甦術之頻率與深度，以維持高品質急救並增加成功率，後者能偵測每次按壓位置的力量，於非正常按壓位置的條件下能夠自動中斷機器，以減少潛在因急救造成的併發症，兼具保護機構之功能。模擬結果顯示在三種不同溫度分別執行三次2分鐘之急救，按壓深度均極接近三分之一胸骨前後徑，且當按壓力量不在正常工作區域時，將自動成功中斷按壓。未來將輸入當下急救狀態與臨床參數，輔以大數據資料分析，分析急救成功率給急救者，成為具人工智慧之急救醫師。 在完成高品質心肺復甦術後，成功恢復自主心跳之病人仍處在極度不穩定及危險狀態，心跳停止期間長時間的缺氧，產生了心跳停止後症候群，導致身體許多機能受損，包含腦、心、凝血等系統，病人整體預後仍不理想。其中，腦細胞的受損將可能引發癲癇發作，此一臨床併發的出現症往往暗示極差的生存及神經學預後。急診照護環境下監測腦電圖十分不易，連續腦電圖訊號更是罕見。本研究於台灣大學附設醫院急診加護病房設置即時連續生理信號數據採集系統 (physiological medical signal data acquisition system, PMSDA)，此平台以無線通訊收集台大醫院急診加護病房自2018年8月至2020年10月心跳停止經復甦後病人治療期間之生理訊號，此訊號將自住院起連續收集72小時，包含了心電圖與腦電圖，預期利用心電圖連續R波改變之心率變異分析，輔助暨偕同腦波圖，以反應病人潛在癲癇。 本研究利用近似熵得到多元經驗模態之非線性腦波的特徵，從腦波圖中汲取近似熵後，以臨床神經科醫師閱讀腦波圖後認可的癲癇發作為目標；利用機器學習支援向量機演算法進行監督式學習，從心電圖汲取心率變異分析參數，並進行機器學習特徵擷取。此癲癇偵測模型顯示四個心率變異的特徵，包含了正常心跳間距之標準差、高頻訊號熵、低頻對高頻功率比值、以及樣本熵，可用於建立癲癇偵測的模型，模型的敏感度為74%，特異度為81%。本研究開發了連續即時收集電生理訊號系統，基於心跳的心率變異分析，可用於偵測經心肺復甦並入住急診加護病房的心跳停止病人之住院期間癲癇事件。未來可將此模型進一步取得最佳心率變異預測癲癇發作的時間區段後，偕同前瞻性世代分析驗證，開發癲癇預警系統，提升心跳停止急救後照護品質，提高病人存活暨良好神經學恢復率。"