Ученые MIT продемонстрировали алгоритм машинного обучения для непрерывной автоматизации дозирования анестезирующего препарата пропофола. Алгоритм может улучшить процесс отслеживания состояния пациентов во время операции.
Используя обучение с подкреплением, в котором нейронные сети изучали, как выбор дозировки влияет на состояние пациента и как оценивать эффективность своих действий, алгоритм превзошел более традиционное программное обеспечение в сложных, основанных на физиологии симуляциях пациентов. Результаты работы алгоритма с высокой точностью совпали с действиями анестезиологов, когда они записывали, что они будут делать для поддержания бессознательного состояния, учитывая записанные данные девяти реальных операций.
Достижения алгоритма повышают возможности компьютеров поддерживать бессознательное состояние пациента без использования увеличенных дозировок лекарств, тем самым освобождая анестезиологов от других обязанностей, которые они выполняют в операционной, включая обеспечение того, чтобы пациенты оставались неподвижными, не испытывали боли, оставались физиологически стабильными и получали достаточное количество кислорода.
Исследовательская группа разработала подход к машинному обучению, который позволил бы не только научиться дозировать пропофол для поддержания бессознательного состояния пациента, но и как сделать это таким образом, чтобы оптимизировать количество вводимого препарата.
Скорость работы алгоритма позволяет корректировать дозировку каждые пять секунд, в то время как анестезиологи обычно делают это раз в 20-30 минут.
