邱郁薇 韓 燦 劉夢(mèng)豪 楊 陽(yáng) 文耀鋒 吳鏡湘

傳統(tǒng)麻醉科醫(yī)師根據(jù)患者的生命體征來(lái)調(diào)整術(shù)中麻醉藥物,這可能導(dǎo)致麻醉過(guò)深或過(guò)淺等不良事件的發(fā)生;而通過(guò)腦電圖(electroencephalogram,EEG)、鎮(zhèn)痛指數(shù)等單一參數(shù)監(jiān)測(cè)患者麻醉深度的算法仍存在局限性和個(gè)體差異性,且易受到手術(shù)操作(如使用醫(yī)用電刀)、心電信號(hào)、肌電信號(hào)的干擾[1-3]。目前仍缺乏相對(duì)準(zhǔn)確且客觀的多模態(tài)生理參數(shù)以同時(shí)判斷術(shù)中傷害性刺激的程度和患者鎮(zhèn)靜水平,從而準(zhǔn)確評(píng)估并實(shí)時(shí)調(diào)整患者術(shù)中麻醉深度,預(yù)防麻醉不良事件的發(fā)生。

人工智能的迅速發(fā)展促進(jìn)了臨床麻醉學(xué)由模糊麻醉向數(shù)字化麻醉轉(zhuǎn)型,從標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)監(jiān)測(cè)、血壓監(jiān)測(cè)向融合的多模態(tài)生理參數(shù)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)型。多模態(tài)生理參數(shù),即原始心電信號(hào)、血壓波形等來(lái)源參數(shù),與腦電信號(hào)和外科脈搏容積指數(shù)(surgical pleth index,SPI)等參數(shù)相融合,結(jié)合臨床醫(yī)師定義的不同麻醉深度,進(jìn)行深度特征學(xué)習(xí),創(chuàng)建出適合術(shù)中麻醉深度評(píng)估的參數(shù)。盡管既往研究[4]結(jié)果表明,EEG結(jié)合多個(gè)生命體征可更準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)麻醉深度,然而多模態(tài)生理參數(shù)與單模態(tài)生理參數(shù)相比能否準(zhǔn)確反映患者不同麻醉狀態(tài),能否被應(yīng)用于臨床決策仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

本研究通過(guò)探索性的隊(duì)列研究,建立了一種基于患者標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和腦電監(jiān)測(cè)為基礎(chǔ)的多模態(tài)生理參數(shù),并比較其在評(píng)估胸科手術(shù)中患者麻醉深度狀態(tài)的準(zhǔn)確性。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象 選擇2022年10月—2023年2月于上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬胸科醫(yī)院擇期接受胸科手術(shù)的46例患者,年齡18～80歲,ASA分級(jí) Ⅰ至Ⅲ級(jí)。排除標(biāo)準(zhǔn):行緊急手術(shù);嚴(yán)重心血管疾病;嚴(yán)重心律失常(定義為頻發(fā)室性早搏二聯(lián)律、心房顫動(dòng));雷諾綜合征或外周血管病變影響脈搏血氧飽和度監(jiān)測(cè);癡呆等。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會(huì)審核并批準(zhǔn)[KS(Y)21330],患者均自愿參加研究并簽署知情同意書(shū)。

1.2 方法

1.2.1 多模態(tài)生理信號(hào)采集 患者術(shù)前均至少禁食8 h,禁飲2 h。入手術(shù)室后,使用麻醉監(jiān)護(hù)儀(型號(hào)B850,美國(guó)GE公司)常規(guī)監(jiān)測(cè)五導(dǎo)聯(lián)心電圖(electrocardiogram,ECG)、無(wú)創(chuàng)血壓、脈搏血氧飽和度和SPI,局部麻醉下穿刺患者手術(shù)病變對(duì)側(cè)橈動(dòng)脈監(jiān)測(cè)有創(chuàng)動(dòng)脈壓(以P1表示)。應(yīng)用一次性無(wú)創(chuàng)腦電熵指數(shù)傳感器(型號(hào)M1174413,中國(guó)深圳市美的連醫(yī)療電子股份有限公司)連接GE麻醉監(jiān)護(hù)儀熵指數(shù)模塊測(cè)定患者腦電波形及參數(shù)。應(yīng)用icollect數(shù)據(jù)采集軟件(型號(hào)5.0,美國(guó)GE公司)連接麻醉監(jiān)護(hù)儀,4通道同時(shí)監(jiān)測(cè),采集并記錄麻醉開(kāi)始前患者清醒狀態(tài)至麻醉蘇醒期間的ECG、EEG(以Ent100表示)、P1和脈搏波形(以Pleth表示)。

1.2.2 麻醉方案 采用全憑靜脈麻醉,依次靜脈靶控輸注丙泊酚4 μg/mL或甲苯磺酸瑞馬唑侖0.3 mg/kg、舒芬太尼0.5 μg/kg、羅庫(kù)溴銨0.9 mg/kg。麻醉誘導(dǎo)過(guò)程中,每5 s評(píng)估1次患者意識(shí)狀態(tài)。待患者意識(shí)消失,改良警覺(jué)/鎮(zhèn)靜評(píng)分(MOAA/S評(píng)分)[5]為0分,肌肉松弛后進(jìn)行雙腔支氣管導(dǎo)管插管。麻醉維持采用丙泊酚或甲苯磺酸瑞馬唑侖聯(lián)合瑞芬太尼持續(xù)靜脈泵注,術(shù)中根據(jù)需要間斷給予羅庫(kù)溴銨維持肌肉松弛。待手術(shù)醫(yī)師放置胸腔引流管、閉合胸膜后,減淺患者麻醉深度,直至手術(shù)結(jié)束,患者蘇醒后拔除氣管導(dǎo)管。

1.2.3 不同麻醉深度的專家評(píng)價(jià) 意識(shí)水平的專家評(píng)分(expert assessment of consciousness level,EACL)是指由經(jīng)驗(yàn)豐富的麻醉科醫(yī)師根據(jù)患者的一般情況、臨床監(jiān)測(cè)指標(biāo)、手術(shù)刺激程度等結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)評(píng)估全身麻醉患者的麻醉深度[6]。EACL是評(píng)估麻醉深度的重要參考標(biāo)準(zhǔn)[6]。EACL的取值范圍為0～100,不同取值代表的意識(shí)狀態(tài)與腦電雙頻指數(shù)(bispectral index, BIS)相關(guān)數(shù)值對(duì)應(yīng)的意識(shí)狀態(tài)基本一致。本研究改良了EACL,將其定義為鎮(zhèn)靜[狀態(tài)熵(state entropy,SE)]、鎮(zhèn)痛(SPI)和生命體征(血壓和心率)為一體的綜合評(píng)價(jià)體系,將EACL的具體數(shù)值轉(zhuǎn)換為清醒、淺麻醉和適宜麻醉3種麻醉狀態(tài)。清醒:MOAA/S評(píng)分為5分,SE≥90。適宜麻醉:MOAA/S評(píng)分為0分,SE為40～60,SPI≤50,血流動(dòng)力學(xué)穩(wěn)定,無(wú)明顯的高血壓和心動(dòng)過(guò)速[有創(chuàng)動(dòng)脈壓收縮壓≥160 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)、心率≥100次/min持續(xù)1 min]。參與EACL評(píng)價(jià)的麻醉科醫(yī)師的工作年限為10～15年,職稱均為主治及主治醫(yī)師以上,均具有豐富的麻醉深度監(jiān)測(cè)和SE、SPI等數(shù)據(jù)解讀的經(jīng)驗(yàn)。由2位麻醉科醫(yī)師根據(jù)手術(shù)操作、患者生命體征、SE和SPI,結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)分別評(píng)估患者麻醉狀態(tài),當(dāng)2位醫(yī)師意見(jiàn)分歧時(shí),由更高年資的第3位麻醉科醫(yī)師進(jìn)行評(píng)估并給出決策。

1.2.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 本研究建立的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要包括4個(gè)部分。①卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN),即首先將原始信號(hào)輸入5個(gè)CNN塊(Block1～Block5)的組合架構(gòu),以對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑、濾波處理并初步提取時(shí)間、空間特征。每個(gè)CNN塊均由3個(gè)卷積層后接激活函數(shù)(Relu)組成,其中前2層卷積的卷積核大小為3(2個(gè)Conv3),步長(zhǎng)為1,最后1層卷積的卷積核大小為24(Conv24),步長(zhǎng)為4,以減小特征維度并增大感受野。3層卷積均保持輸入和輸出的通道數(shù)不變,每個(gè)Block的最后是概率為0.2的隨機(jī)丟失(Dropout)層,以降低深度模型的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。整個(gè)CNN部分可在時(shí)域上對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑和濾波處理,同時(shí)能促進(jìn)多個(gè)通道(即不同模態(tài))之間信息的初步融合和對(duì)齊。②循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,RNN)生理信號(hào)的本質(zhì)是時(shí)間序列信號(hào),因此提取其時(shí)序信息至關(guān)重要。本研究的算法采用RNN結(jié)構(gòu)的變體雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)網(wǎng)絡(luò)提取信號(hào)中的時(shí)序特征。③注意力(Attention)模塊采用Attention機(jī)制,聚合BiLSTM網(wǎng)絡(luò)輸出多個(gè)時(shí)間步的信息(hi)得到最終的特征表示。Attention機(jī)制可通過(guò)調(diào)節(jié)權(quán)重,從而動(dòng)態(tài)、高效地融合更有價(jià)值的信息。④全連接層(fully connected layers,FC)對(duì)提取的特征表示進(jìn)行分類,并輸出結(jié)果,即清醒、淺麻醉或適宜麻醉。見(jiàn)圖1。

注:每個(gè)Block均包括2個(gè)Conv3、1個(gè)Conv24、3個(gè)Relu和1個(gè)Dropout

1.3 觀察指標(biāo) 收集所有患者的一般資料(性別、年齡、BMI、ASA分級(jí))、手術(shù)情況(手術(shù)類別、手術(shù)時(shí)間、麻醉時(shí)間、術(shù)中麻醉用藥)、術(shù)后蘇醒時(shí)間、拔除氣管導(dǎo)管時(shí)間。

2 結(jié) 果

2.1 一般資料和手術(shù)情況 2例患者手術(shù)因故取消,1例患者麻醉誘導(dǎo)后出現(xiàn)嚴(yán)重過(guò)敏反應(yīng),2例患者發(fā)生術(shù)中心房顫動(dòng),2例患者脈搏氧飽和度波形和數(shù)字顯示不佳,最終納入39例患者。其中男19例、女20例,年齡(59±10)歲,BMI為(22.99±3.31) kg/m2。ASA分級(jí)Ⅰ或Ⅱ級(jí)33例(84.6%),ASA分級(jí)Ⅲ級(jí)6例(15.4%);36例(92.3%)患者接受肺部手術(shù),2例(5.1%)患者接受食管手術(shù),1例(2.6%)患者接受縱隔手術(shù)。手術(shù)時(shí)間為(71.5±10.5) min,麻醉時(shí)間為(90.5±12.4) min。術(shù)中麻醉用藥用量:舒芬太尼(35.0±5.2) μg,丙泊酚(639.6±62.2) mg,羅庫(kù)溴銨(70.2±15.4) mg,甲苯磺酸瑞馬唑侖(142.5±23.4) mg?；颊咝g(shù)后蘇醒時(shí)間(12.4±3.5) min,拔除氣管導(dǎo)管時(shí)間為(15.4±4.4) min。所有患者均未發(fā)生術(shù)中知曉。

2.2 多模態(tài)生理參數(shù)模型算法測(cè)試的結(jié)果 去除無(wú)效數(shù)據(jù)和偽差后,共分析了39例患者的23 000個(gè)完整數(shù)據(jù)集,其中清醒狀態(tài)、淺麻醉狀態(tài)和適宜麻醉狀態(tài)各300、600、3 000個(gè)數(shù)據(jù)集用于測(cè)試,其他均作為訓(xùn)練集。本研究針對(duì)多模態(tài)融合算法模型做了相應(yīng)的單模態(tài)消融實(shí)驗(yàn)。單模態(tài)數(shù)據(jù)的輸入通道維度由4變?yōu)?,并對(duì)上述多模態(tài)融合算法框架做相應(yīng)修改(卷積層的濾波器通道數(shù)和數(shù)量、FC的維度)以適用輸入維度的變化,單模態(tài)生理參數(shù)算法整體結(jié)構(gòu)與圖1多模態(tài)融合模型保持一致。ECG、EEG、P1和Pleth單模態(tài)生理參數(shù)的算法測(cè)試結(jié)果中,網(wǎng)絡(luò)不收斂,訓(xùn)練loss均為1.092,無(wú)法提取出對(duì)麻醉評(píng)估有用的決策信息,而是單純根據(jù)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小原則將所有類別識(shí)別為最多的類別數(shù);而多模態(tài)生理參數(shù)的模型可以初步對(duì)麻醉狀態(tài)做出評(píng)估,其正確麻醉分類樣本數(shù)量為2 874個(gè),準(zhǔn)確率為73.7%。見(jiàn)表1。

表1 多模態(tài)生理參數(shù)與單模態(tài)生理參數(shù)算法測(cè)試的結(jié)果

3 討 論

本研究提出了一種基于ECG波形、腦電波形、P1波形和Pleth為基礎(chǔ)所衍生的多模態(tài)生理參數(shù)監(jiān)測(cè)不同麻醉深度的方法,結(jié)果表明多模態(tài)生理參數(shù)與單模態(tài)生理參數(shù)相比,能更好地評(píng)估胸科手術(shù)中患者的麻醉深度,其準(zhǔn)確率可達(dá)73.7%。多模態(tài)生理參數(shù)可以在一定程度上準(zhǔn)確評(píng)估清醒、淺麻醉和適宜麻醉這3種臨床常見(jiàn)的麻醉狀態(tài)。

適宜麻雜志可直接使用縮寫的常用詞醉反映了個(gè)體化為導(dǎo)向的麻醉策略,是基于鎮(zhèn)靜深度、最佳鎮(zhèn)痛平衡為一體的綜合麻醉監(jiān)測(cè)及管理策略。準(zhǔn)確的綜合麻醉監(jiān)測(cè)對(duì)實(shí)現(xiàn)適宜麻醉至關(guān)重要。盡管AI的發(fā)展促進(jìn)了麻醉深度監(jiān)測(cè)的進(jìn)步,然而既往大多數(shù)的研究基于EEG衍生特征和機(jī)器學(xué)習(xí)算法監(jiān)測(cè)麻醉深度[7-10],少有研究探索多模態(tài)生理參數(shù)監(jiān)測(cè)不同臨床麻醉深度的準(zhǔn)確性,且選擇何種的生理參數(shù)進(jìn)行多模態(tài)融合尚無(wú)定論。Schneider等[11]在2014年發(fā)現(xiàn),在標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上(包括心率、無(wú)創(chuàng)血壓、脈搏氧飽和度、呼氣末二氧化碳分壓、呼氣末吸入麻醉藥物濃度等)聯(lián)合BIS所衍生出的麻醉多模態(tài)鎮(zhèn)靜指數(shù),可以較BIS或標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者從輕度鎮(zhèn)靜到深麻醉的不同麻醉階段;近期的一項(xiàng)研究[12]顯示,不使用EEG,而是基于心率、平均動(dòng)脈壓、呼吸頻率和吸入七氟烷藥物濃度的多模態(tài)生理參數(shù),預(yù)測(cè)麻醉深度的準(zhǔn)確率可以達(dá)到82%。由于本研究中采用全憑靜脈麻醉的給藥方式,因此未將吸入麻醉藥的呼氣末藥物濃度列入評(píng)價(jià)參數(shù)體系。本研究采用的多模態(tài)生理參數(shù)同時(shí)涵蓋了鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛和生命體征監(jiān)測(cè),以麻醉的標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)即ECG、P1和Pleth為基礎(chǔ),與EEG和SPI相結(jié)合。EEG在反映鎮(zhèn)靜深度上有一定優(yōu)勢(shì),但無(wú)法有效區(qū)分傷害性刺激和其他生理參數(shù)(如血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)的波動(dòng)),且易受到患者年齡、性別、低體溫、使用鎮(zhèn)靜藥物種類的影響;Pleth衍生的SPI更側(cè)重于反映術(shù)中傷害性刺激的程度,但易受多種因素影響,如血管活性藥物、心血管功能狀態(tài)、探頭部位的灌注、體位、清醒等;將腦電SE、SPI與患者的ECG、P1及麻醉科醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,可以更有效地綜合反映鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛水平;并且在本研究中所獲取的各個(gè)不同生理參數(shù),并非來(lái)源于具體數(shù)字,而是來(lái)源于多通道生理參數(shù)的原始波形,能夠更好地還原患者圍手術(shù)期的麻醉基本信息。未來(lái),本研究團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生的綜合監(jiān)測(cè)體系也可克服上述腦電參數(shù)等國(guó)外專利的局限,研發(fā)出適合國(guó)人特點(diǎn)的綜合麻醉監(jiān)測(cè)體系。

本研究通過(guò)綜合評(píng)價(jià)所衍生的多模態(tài)生理參數(shù)可以較準(zhǔn)確地區(qū)分專家定義的清醒、淺麻醉和適宜麻醉3種狀態(tài),但與其他研究[13-14]不同的是,本研究的算法測(cè)試中并未發(fā)現(xiàn)熵指數(shù)傳感器所產(chǎn)生的腦電波形能夠區(qū)分專家評(píng)價(jià)的不同麻醉深度。分析其可能的原因:本研究定義的專家評(píng)價(jià)的麻醉深度同時(shí)涵蓋了鎮(zhèn)靜深度和鎮(zhèn)痛深度的綜合概念,而既往研究主要評(píng)價(jià)的是意識(shí)消失或恢復(fù)為基礎(chǔ)的不同鎮(zhèn)靜水平。盡管BIS或SE等腦電衍生參數(shù)可以區(qū)分鎮(zhèn)靜深度,但對(duì)外科創(chuàng)傷所引起的血流動(dòng)力學(xué)波動(dòng)或傷害/抗傷害刺激強(qiáng)度無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估[15];其次,本研究采用真實(shí)世界的麻醉給藥方式,從麻醉給藥開(kāi)始到淺麻醉再到意識(shí)消失,時(shí)間較短,可能存在專家判斷與時(shí)間標(biāo)簽記錄者之間的時(shí)間延遲效應(yīng),盡管采用10 s一個(gè)單位分割時(shí)間序列樣本,但仍可能影響短時(shí)效數(shù)據(jù)的判斷[16]。

本研究建立了一種新的多模態(tài)生理參數(shù)并驗(yàn)證了其在胸科手術(shù)麻醉中評(píng)估患者不同麻醉深度的準(zhǔn)確性。這項(xiàng)研究還存在一定局限:首先,本研究的樣本量較小,且未校正患者的年齡、性別,尚需更大的樣本量去進(jìn)一步驗(yàn)證其準(zhǔn)確性;其次,本研究選擇的麻醉方式是全憑靜脈麻醉,無(wú)法確定其在吸入麻醉深度監(jiān)測(cè)中的有效性;另外,對(duì)于較短時(shí)效麻醉狀態(tài)的區(qū)分還需進(jìn)一步驗(yàn)證?？偠灾?麻醉深度的最佳評(píng)價(jià)者仍是麻醉科醫(yī)師,結(jié)合圍手術(shù)期生理指標(biāo)和腦電所建立的深度學(xué)習(xí)后的多模態(tài)參數(shù),仍需反復(fù)驗(yàn)證才能使其準(zhǔn)確反映專家評(píng)價(jià)的麻醉深度。