JP6600257B2 - 麻酔化合物の投与の間および後の患者の状態をモニターし制御するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2012年10月12日に出願された、「SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING AND CONTROLLING A STATE OF A PATIENT DURING AND AFTER ADMINISTRATION OF ANESTHETIC COMPOUND」という名称の、米国仮出願番号第61/713,267号に基づいており、上記仮出願の優先権を主張し、上記仮出願の内容は、参照により全体として本明細書に組み込まれる。
本発明は、米国国立衛生研究所によって与えられたDP1OD003646、DP2−OD006454、およびK25−NS05758に基づく政府支援によって行われた。政府は本発明について一定の権利を有する。
本発明による状態空間モデルを定式化するために、点過程、バストサプレッション情報、および他の一般のバイナリ時系列を解析するための状態空間パラダイムを用いることができる。観測区間(0、T]および状態空間モデルにわたって収集されたEEGデータは、その区間内の格子点の離散集合上で定義される、と仮定することができる。格子を定義するために、好ましくは大きな数である数(I)が選択され、区間は同じ幅Δ=TI-1のI個の部分区間に分割される。状態空間モデルは、i=1・・・Iについて、iΔにおいて評価される。
上述したBSPアルゴリズムは、例えば、従来の臨床医が制御する環境だけでなく、閉回路制御および薬剤送出システムを用いる場合でも、広い適用可能性を有する。すなわち、本発明の一実施形態では、閉ループ麻酔薬送出および制御システムが提供され、それは上述したBSPアルゴリズムを用いることができる。
1+H(s)=0 (44)
安定バーストサプレッションにおけるフィゾスチグミン効果
以下の説明は、全身麻酔によって誘発されたバーストサプレッションの状態にあるラットの解析に関するものである。BSPは、その利点を示すために、BSRと比較される。本明細書で説明する実験では、信号は、5Hzと30Hzとの間で第1の帯域通過フィルタにより処理された。フィルタ処理された信号はしきい値処理されて、継続時間500ミリ秒未満のサプレッション区間は1に切り替えられた。それから、バイナリ列は、BSPアルゴリズムへの入力として提供された。
低体温中のバーストサプレッション
上記のシステムおよび方法は、幅広い臨床適用可能性を有する。1つの例示的な臨床応用は、低体温中のバーストサプレッションを追跡する能力を含む。例えば、約3時間半の心臓手術の間、低体温によって誘発されたバーストサプレッションレベルの変化を評価するために用いる場合に、バイナリフィルタを考慮する。
プロポフォール導入中のバーストサプレッション
別の例示的な臨床応用は、プロポフォールボーラス導入中のバーストサプレッションの追跡である。通常、手術室では、麻酔薬のボーラス投与量は、全身麻酔を誘発するために速やかに投与される。患者が数秒以内にバーストサプレッションに入り、数分間その状態のままであることがしばしばある。薬剤の効率はいくつかの経験的要因に依存するので、それは到達するサプレッションのレベルおよびその軌跡をモニターすることに関連し、それは任意の異常を検出するのを助けることができ、または次の投与量もしくは麻酔のレベルを調整するのを助けることができる。
プロポフォールおよびエトミデートにおけるバーストサプレッション制御
制御システムの識別および定式化は、ラットのプロポフォールおよびエトミデート注入について最初に行われた。10秒ボーラス投与量(8mg kg-1プロポフォール、3.5mg kg-1エトミデート)の後で、計算されたBSR時間経過のVijnおよびSneydによって収集されたデータが、薬物動態学モデルの推定のために用いられた。極めて弱められたシステム応答、すなわち、オーバーシュートのない最速上昇時間をもたらすために、これらの推定されたパラメータを用いて閉ループコントローラ(下記参照)を設計した。表1は、ラットのプロポフォールおよびエトミデート注入のシステムパラメータを示す。
Claims (30)
- 麻酔性を有する少なくとも1つの薬剤の投与を経験している患者をモニターするためのシステムであって、前記システムは、
前記患者から少なくとも脳波(EEG)データを取得するように構成される複数のセンサーと、
前記患者の特性および麻酔性を有する前記少なくとも1つの薬剤のうちの少なくとも一方の指標を受け取るように構成されるユーザーインターフェースと、
少なくとも1つのプロセッサと、
を含み、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記複数のセンサーから前記EEGデータを、および前記ユーザーインターフェースから前記指標を受け取り、
前記EEGデータをモデルを用いて解析し、時系列のバーストサプレッション確率を生成し、
前記時系列のバーストサプレッション確率を用いて、麻酔性を有する少なくとも1つの薬剤の前記投与に合わせた用法指示プロファイルを決定し、
前記指標に基づいて、前記少なくとも1つの薬剤によって誘発される前記患者の現在の状態および予測される将来の状態の少なくとも一方を、前記用法指示プロファイルを用いて確認し、
前記薬剤によって誘発される前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を示すリポートを生成する
ように構成される、システム。 - 前記プロセッサは、前記患者の前記予測された将来の状態を決定するための前記モデルにおいて、前記現在の状態、決定された用法指示プロファイル、および前記指標を用いるようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、所定のしきい値を用いてバイナリフィルタを前記EEGデータに適用して、前記時系列のバーストサプレッション確率を生成するためのしきい値処理されたEEGデータを得るようにさらに構成される、請求項2に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記EEGデータをスペクトログラムに変換し、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を決定するために前記スペクトログラムを解析するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、時間分解法で位相振幅結合を測定するために、前記EEGデータを用いて位相振幅解析を実行して、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方に対応する位相振幅結合のモードを識別するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記EEGデータを用いて干渉性情報を決定し、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を決定するために、前記決定された用法指示プロファイルを用いて前記干渉性情報を解析するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記患者の特性および麻酔性を有する前記少なくとも1つの薬剤の少なくとも一方の指標は、前記患者の年齢、本質的にプロポフォール、エトミデート、バルビツール剤、チオペンタール、ペントバルビタール、フェノバルビタール、メトヘキシタール、ベンゾジアゼピン、ミダゾラム、ジアゼパム、ロラゼパム、デキスメデトミジン、ケタミン、セボフルラン、イソフルラン、デスフルラン、レミフェンタニル、フェンタニル、スフェンタニル、アルフェンタニルから構成されるリストからの薬剤選択、ならびに、薬剤投与タイミング、薬剤投与量、および薬剤投与率の少なくとも1つを含む薬剤投与情報のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、薬剤送出システムのためのコマンドを生成して、前記予測された将来の状態に到達するように、前記患者に対して前記薬剤送出システムによる前記少なくとも1つの薬剤の前記投与を指示するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、所定の行動力を示すとして前記患者を特性評価するために、動的な処理方法を実施するようにさらに構成され、前記行動力は、意識喪失および意識の回復の少なくとも一方を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記リポートは、前記薬剤を受け取っている前記患者の種々の状態における空間時間的な活動を示す、請求項1に記載のシステム。
- 複数のセンサーと、ユーザーインターフェースと、プロセッサを備え、麻酔性を有する少なくとも1つの薬剤の投与を経験している患者をモニターするための装置の作動方法であって、
前記プロセッサが前記複数のセンサーを用いて前記患者から脳波(EEG)データを取得するステップと、
前記プロセッサが前記ユーザーインターフェースから前記患者の少なくとも1つの特徴と麻酔性を有する少なくとも1つの前記薬剤の指標を受け取るステップと、
前記プロセッサが前記プロセッサによって取得したEEGデータをモデルを用いて解析し、時系列のバーストサプレッション確率を生成するステップと、
前記プロセッサが前記プロセッサと前記時系列のバーストサプレッション確率を用いて、麻酔性を有する少なくとも1つの前記薬剤の前記投与に合わせた用法指示プロファイルを決定するステップと、
前記プロセッサが前記指標に基づいて、前記患者の現在の状態および予測される将来の状態の少なくとも一方を、前記プロセッサと前記用法指示プロファイルを用いて確認するステップと、
前記プロセッサが、前記薬剤によって誘発された前記患者の、前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方に関する情報を含むリポートを生成するステップと、
を含む、方法。 - 前記現在の状態、決定された用法指示プロファイル、および前記指標を、前記患者の前記予測された将来の状態を決定するためのモデルにおいて用いるステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 所定のしきい値を用いてバイナリフィルタを前記EEGデータに適用して、前記時系列のバーストサプレッション確率を生成するためのしきい値処理されたEEGデータを得るステップをさらに含む、請求項12に記載の方法。
- 前記EEGデータをスペクトログラムに変換し、前記スペクトログラムを、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を決定するために解析するステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 時間分解法で位相振幅結合を測定するために、前記EEGデータを用いて位相振幅解析を実行し、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方に対応する位相振幅結合のモードを識別するステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記EEGデータに関して干渉性情報を決定し、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を決定するために、前記決定された用法指示プロファイルを用いて前記干渉性情報を解析するステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記患者の特性および麻酔性を有する前記少なくとも1つの薬剤の少なくとも一方の指標は、前記患者の年齢、本質的にプロポフォール、エトミデート、バルビツール剤、チオペンタール、ペントバルビタール、フェノバルビタール、メトヘキシタール、ベンゾジアゼピン、ミダゾラム、ジアゼパム、ロラゼパム、デキスメデトミジン、ケタミン、セボフルラン、イソフルラン、デスフルラン、レミフェンタニル、フェンタニル、スフェンタニル、アルフェンタニルから構成されるリストからの薬剤選択、ならびに、薬剤投与タイミング、薬剤投与量、および薬剤投与率の少なくとも1つを含む薬剤投与情報のうちの少なくとも1つを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記予測された将来の状態に到達するように、前記少なくとも1つの薬剤の前記投与を指示するための薬物送出システムにおいて前記リポートを用いるステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 動的な処理方法を、所定の行動力を示すとして前記患者を特性評価するために実施するステップをさらに含み、前記行動力は、意識喪失および意識の回復の少なくとも一方を含む、請求項11に記載の方法。
- 前記リポートは、前記薬剤を受け取っている前記患者の種々の状態における空間時間的な活動を示す、請求項11に記載の方法。
- 麻酔性を有する少なくとも1つの薬剤の投与を経験している患者をモニターし制御するためのシステムであって、前記システムは、
前記患者から少なくとも脳波(EEG)データを取得するように構成される複数のセンサーと、
前記患者の特性および麻酔性を有する前記少なくとも1つの薬剤のうちの少なくとも一方の指標を受け取るように構成されるユーザーインターフェースと、
少なくとも1つのプロセッサと、
を含み、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記複数のセンサーからの前記EEGデータおよび前記ユーザーインターフェースからの前記指標を受け取り、
前記EEGデータを解析して、時系列のバーストサプレッション確率を生成し、
前記時系列のバーストサプレッション確率を用いて、麻酔性を有する少なくとも1つの薬剤の前記投与に合わせた用法指示プロファイルを決定し、
前記指標に基づいて、前記患者の現在の状態および予測される将来の状態の少なくとも一方を、用法指示プロファイルを用いて確認し、
前記少なくとも1つの薬剤の前記投与を前記予測された将来の状態に到達するように制御し、
前記薬剤によって誘発される前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を示すリポートを生成する
ように構成される、システム。 - 前記プロセッサは、前記患者の前記予測された将来の状態を決定するためのモデルにおいて、前記現在の状態、決定された用法指示プロファイル、および前記指標を用いるようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、所定のしきい値を用いてバイナリフィルタを前記EEGデータに適用して、前記時系列のバーストサプレッション確率を生成するためのしきい値処理されたEEGデータを得るようにさらに構成される、請求項22に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記EEGデータをスペクトログラムに変換し、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を決定するために前記スペクトログラムを解析するようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、時間分解法で位相振幅結合を測定するために、前記EEGデータを用いて位相振幅解析を実行して、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方に対応する位相振幅結合のモードを識別するようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記EEGデータを用いて干渉性情報を決定し、前記患者の前記現在の状態および前記予測された将来の状態の少なくとも一方を決定するために、前記決定された用法指示プロファイルを用いて前記干渉性情報を解析するようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。
- 前記患者の特性および麻酔性を有する前記少なくとも1つの薬剤の少なくとも一方の指標は、前記患者の年齢、本質的にプロポフォール、エトミデート、バルビツール剤、チオペンタール、ペントバルビタール、フェノバルビタール、メトヘキシタール、ベンゾジアゼピン、ミダゾラム、ジアゼパム、ロラゼパム、デキスメデトミジン、ケタミン、セボフルラン、イソフルラン、デスフルラン、レミフェンタニル、フェンタニル、スフェンタニル、アルフェンタニルから構成されるリストからの薬剤選択、ならびに、薬剤投与タイミング、薬剤投与量、および薬剤投与率の少なくとも1つを含む薬剤投与情報のうちの少なくとも1つを含む、請求項21に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記予測された将来の状態に到達するように、前記少なくとも1つの薬剤の前記投与を制御するための薬物送出システムに出力を提供するようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、所定の行動力を示すとして前記患者を特性評価するために、動的な処理方法を実施するようにさらに構成され、前記行動力は、意識喪失および意識の回復の少なくとも一方を含む、請求項21に記載のシステム。
- 前記リポートは、前記薬剤を受け取っている前記患者の種々の状態における空間時間的な活動を示す、請求項21に記載のシステム。
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