基于腦電小波指數(shù)的人工智能給藥系統(tǒng)的臨床應用

何士鳳，朱澤飛，張婉月，楊貫宇，鄭紅雨，孫振濤

全身麻醉中通過觀察患者體征來判斷麻醉深度的方法并不客觀，麻醉深度監(jiān)測已經(jīng)成為一種常規(guī)監(jiān)測手段［1］。腦電小波監(jiān)測技術通過小波算法對腦電信號進行分析，提取出鎮(zhèn)靜指數(shù)（WLi）和鎮(zhèn)痛指數(shù)（PTi）等來反映麻醉深度［2］。基于腦電小波監(jiān)測的人工智能給藥系統(tǒng)以WLi 和PTi 為主要反饋信號，自動調整丙泊酚及瑞芬太尼的輸注速率，可以維持適當?shù)穆樽砩疃龋瑢崿F(xiàn)麻醉用藥個體化。本研究旨在探討基于腦電小波指數(shù)的人工智能給藥系統(tǒng)在臨床中應用的可行性和安全性。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取鄭州大學第一附屬醫(yī)院2021年2月—7月?lián)衿谛懈骨荤R結直腸癌根治術的患者。納入標準：（1）年齡≥18歲。（2）美國麻醉醫(yī)師協(xié)會（ASA）分級Ⅱ～Ⅲ級。排除標準：（1）患有精神心理疾病。（2）患有嚴重的心律失常。（3）患有神經(jīng)肌肉系統(tǒng)疾病。共納入研究對象70例，并采用隨機數(shù)字表法分為人工智能給藥組（IT 組）和手動調節(jié)組（CT組）。其中剔除取消手術5例，更改術式4例，溝通障礙1例，失訪2例，出血較多3例，非計劃轉入重癥監(jiān)護室（ICU）3例，最終IT 組納入23例，CT 組納入29例，共52例。本研究經(jīng)鄭州大學第一附屬醫(yī)院倫理委員會批準（批件號：2021-KY-1106-002），并通過中國臨床試驗中心注冊（注冊號：ChiCTR2100049859），所有患者均簽署知情同意書。

1.2 麻醉方法 所有患者常規(guī)禁食禁飲。入手術室后建立外周靜脈通道，常規(guī)吸氧，連接心電監(jiān)護及麻醉全深度監(jiān)護儀HXD-I。局麻下行橈動脈穿刺置管測壓，超聲引導下行右側頸內靜脈穿刺置管。充分預充氧后，舒芬太尼0.5～0.6 μg/kg靜脈注射，3 min后，IT組開始運行易飛科技人工智能給藥系統(tǒng)丙泊酚通路，CT 組開啟恒速泵注丙泊酚通路。待患者意識消失后，靜脈注射順式阿曲庫銨0.15 mg/kg，當WLi下降至60 以下并穩(wěn)定30 s 以上時，可視喉鏡引導下氣管插管，進入麻醉維持階段，開啟瑞芬太尼輸注通路。IT組中人工智能給藥系統(tǒng)根據(jù)反饋的WLi、PTi 自動調整瑞芬太尼和丙泊酚輸注速率，維持WLi、PTi 值為40～60；CT 組則由麻醉醫(yī)師根據(jù)WLi、PTi 值手動調整瑞芬太尼和丙泊酚輸注速率，維持相同目標。在平均動脈壓（MAP）＜65 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）或收縮壓（SBP）＜90 mmHg 時，IT 組觸發(fā)單次事件自動注射去甲腎上腺素同時于系統(tǒng)終端示警，見圖1。CT組由麻醉醫(yī)師手動靜注去甲腎上腺素，每次8 μg。2 組均行容量控制通氣，設置潮氣量6～8 mL/kg，吸呼比1∶2，氧流量2 L/min，適當調節(jié)呼吸頻率，維持呼氣末二氧化碳分壓［p（CO2）］在35～45 mmHg，間斷追加順阿曲庫銨。2 組患者術中WLi、PTi值＞60或＜40，持續(xù)超過3 min以上仍不能恢復至目標值時，則進行干預調節(jié)，調整麻醉深度，維持WLi 和PTi 值為40～60。

Fig.1 Intraoperative application process of automated administration guided by EEG wavelet index圖1 基于腦電小波指數(shù)人工智能給藥系統(tǒng)的使用流程

由同一組技術熟練的醫(yī)生實施手術，采用相同的腹腔鏡切口，術中CO2氣腹壓維持在12 mmHg。縫皮即將結束時停止瑞芬太尼、丙泊酚輸注，同時注射地佐辛5 mg，帕洛諾司瓊0.25 mg。手術結束后轉入術后麻醉恢復室（PACU），等待患者蘇醒，拔除氣管導管，當患者Aldert 護理評分達到10 分后送回病房。

1.3 觀察指標 患者一般情況和手術各指標：年齡、性別、身高、體質量、體質量指數(shù)（BMI）、ASA 分級、術前和術后1 d血紅蛋白及肌酐值、術前合并癥及用藥、手術類型；切皮前及入PACU時乳酸水平、手術時長、麻醉時長、液體總出入量、術后拔管時間和術后PACU 停留時間等。主要指標：取麻醉誘導前MAP 為基線MAP，并記錄患者麻醉誘導前（T0）、麻醉誘導后（T1）、手術開始即刻（T2）、手術開始后1 h（T3）、手術結束時（T4）的心率（HR）、MAP、血壓差（ΔP），其中ΔP=各時點MAP-基線MAP；患者術中瑞芬太尼和丙泊酚用藥劑量；術中給予去甲腎上腺素的劑量；術中不同血壓水平（MAP＜65 mmHg或SBP＜90 mmHg、MAP 介于基線值的±20%、MAP＞基線值的20%）持續(xù)時間占總手術時長的百分比；術中干預調節(jié)的次數(shù)。次要指標：患者術中不良事件和術后7 d 內并發(fā)癥的發(fā)生情況。

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 22.0軟件進行數(shù)據(jù)分析。正態(tài)分布計量資料以±s表示，組間比較采用獨立樣本的t檢驗。非正態(tài)分布計量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗，不同時點數(shù)據(jù)比較采用廣義估計方程。計數(shù)資料以例（%）表示，組間比較采用χ2檢驗或Fisher確切概率法。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 一般情況和手術各指標比較 2組患者一般情況和手術各指標比較差異均無統(tǒng)計學意義，見表1、2。

2.2 2 組血流動力學參數(shù)比較 組內比較：與T0相比，2 組T2時刻HR 均明顯降低（P＜0.05）；與T0相比，2組T1時刻MAP均明顯降低，T2時刻MAP較T1時刻均明顯升高，T3較T2均明顯降低（P＜0.05）；CT 組T3時刻ΔP 較T2明顯升高（P＜0.05）。組間比較：在T3時刻，IT 組HR 明顯低于CT 組（P＜0.05），其他時刻2 組間HR 差異均無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）；在T2時刻，IT組MAP明顯高于CT組（P＜0.05），其他時刻2組間MAP差異均無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）；在T1、T3時刻，IT組ΔP明顯低于CT組（P＜0.05），其他時刻2組間ΔP差異均無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），見表3。

Tab.1 Comparison of general conditions between the two groups of patients表1 2組患者一般情況比較

Tab.2 Comparison of surgical indicators between the two groups of patients表2 2組患者手術各指標比較

Tab.3 Comparison of MAP,HR and ΔP at different time points between the two groups of patients表3 2組患者不同時點MAP、HR和ΔP的比較 ［M（P25，P75）］

2.3 2組術中鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛、升壓藥物劑量以及不同血壓水平比較 與CT組相比，IT組丙泊酚用量及干預調節(jié)次數(shù)明顯減少，術中MAP＜65 mmHg 或SBP＜90 mmHg持續(xù)時間占總手術時長的百分比及去甲腎上腺素的總劑量較CT 組明顯降低，術中MAP 介于基線值±20%持續(xù)時間占總手術時長的百分比明顯升高（P＜0.05），血流動力學更加穩(wěn)定，見表4。

Tab.4 Comparison of primary indicators between the two groups of patients表4 2組患者主要指標比較

2.4 不良事件和術后并發(fā)癥比較 2組患者術中不良事件和術后7 d 內并發(fā)癥比較差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），見表5。

Tab.5 Comparison of secondary indicators between the two groups表5 2組患者次要指標比較 ［例（%）］

3 討論

人工智能在麻醉中的應用前景廣闊，主要包括監(jiān)測圍手術期不良事件、自動評估麻醉深度、麻醉藥物自動給藥系統(tǒng)及自動超聲圖像處理等方面［3］。目前，臨床上有多種麻醉深度監(jiān)測方法，其中腦電雙頻譜指數(shù)（bispectral index，BIS）應用最為廣泛［4］。但BIS監(jiān)測依據(jù)傅立葉變換原理，患者的肌松和鎮(zhèn)痛水平對BIS值均有一定的影響［5-6］。

與BIS的計算方法不同，WLi監(jiān)測依據(jù)小波算法分析腦電信號，是一種時頻域的分析方法。對于絕大多數(shù)的非穩(wěn)定信號（如腦電信號），小波分析可以避免肌松和鎮(zhèn)痛水平所帶來的影響。基于腦電小波監(jiān)測的人工智能給藥系統(tǒng)通過無創(chuàng)腦電傳感器采集前額葉兩導聯(lián)腦電波，分析得出一系列反映大腦功能狀態(tài)的特征指數(shù)組，并以WLi 和PTi 為主要反饋信號，結合血壓和心率等其他指標，自動調整推注泵鎮(zhèn)痛、鎮(zhèn)靜藥物的輸注速率。此外，麻醉醫(yī)師可在系統(tǒng)終端添加個體化的藥物輸注和麻醉診療處置方案，從而實現(xiàn)閉環(huán)智能反饋自適應調節(jié)給藥功能。

腹腔鏡結直腸癌根治術患者常合并貧血、腹瀉和腸梗阻等癥狀，手術時間長，術中失血失液量多，易發(fā)生低血壓，嚴重影響預后［7-9］。此外，長時間靜脈泵注丙泊酚可能會發(fā)生丙泊酚輸注綜合征，引起血流動力學參數(shù)的波動［10］。精準的麻醉管理對于此類手術至關重要，基于腦小波指數(shù)的智能給藥系統(tǒng)可能具有較好的指導作用。本研究中，與CT 組相比，IT 組術中丙泊酚用量明顯減少，術中MAP 介于基線值±20%持續(xù)時間占總手術時長的百分比明顯增大。這得益于兩方面原因：一方面，該系統(tǒng)將連續(xù)的WLi值作為反饋信息來微量精準調整丙泊酚的輸注速率，這與既往閉環(huán)靶控輸注系統(tǒng)研究結論相同［11-13］；另一方面，有研究發(fā)現(xiàn)鎮(zhèn)痛藥物和鎮(zhèn)靜藥物之間具有協(xié)同作用，鎮(zhèn)痛不足可引起鎮(zhèn)靜指數(shù)的升高［14-15］。腦電小波監(jiān)測技術不僅可以提取出反映麻醉深度的指標WLi，而且還有反映大腦對疼痛刺激耐受程度的特征性鎮(zhèn)痛指數(shù)PTi，基于腦電小波監(jiān)測的智能給藥系統(tǒng)可以通過雙指數(shù)的不斷反饋，精準平衡調控鎮(zhèn)靜和鎮(zhèn)痛，快速微量調節(jié)丙泊酚及瑞芬太尼的輸注速率，避免了丙泊酚的過快給藥，這種相對頻繁的自動微調改善了血流動力學穩(wěn)定性。

此外，本研究中IT 組干預調節(jié)次數(shù)明顯減少，人工智能給藥系統(tǒng)的應用可以減輕麻醉醫(yī)師的工作負擔，避免麻醉醫(yī)師在長時間手術中過于疲乏勞累，從而降低麻醉醫(yī)師出現(xiàn)醫(yī)療差錯的概率。同時，本研究結果表明手動調節(jié)組和自動輸注組患者術中知曉和術后并發(fā)癥發(fā)生率并無差異，也說明了基于腦電小波監(jiān)測的人工智能給藥系統(tǒng)的安全性和可行性。

本研究結果表明基于腦電小波指數(shù)的人工智能給藥系統(tǒng)表現(xiàn)優(yōu)于手動調節(jié)組，但該系統(tǒng)只是一個輔助設備，應用此種系統(tǒng)并不意味著可以降低對麻醉醫(yī)師的要求。由于腦電小波指數(shù)是根據(jù)腦電圖的細微改變計算出的數(shù)值，部分患者的數(shù)值變化較大，因此術中可能會出現(xiàn)WLi、PTi 數(shù)值＞60 或＜40 的情況，當持續(xù)3 min 以上時，需麻醉醫(yī)師實施手動干預，調整麻醉深度。

本研究存在一些局限性：（1）樣本量偏小。（2）選取的手術類型有限。因此，今后還需要擴大樣本量來檢驗該系統(tǒng)的性能，同時，由于不同手術類型可能會影響術后評估，故該系統(tǒng)在其他手術類型的應用效果尚需進一步觀察。

綜上所述，在腹腔鏡結直腸癌根治術中，基于腦電小波監(jiān)測的人工智能給藥系統(tǒng)可以自動完成術中鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛深度的調節(jié)及目標血壓的維持，減輕麻醉醫(yī)師的工作負擔，在達到鎮(zhèn)靜鎮(zhèn)痛目標的同時，減少了術中丙泊酚的用量，使得患者血流動力學更加穩(wěn)定，提高了麻醉的精準性和安全性。