Kormányinfó: A schengeni övezetből is kitiltják az ukrán kényszersorozókat +videó
Szegeden fejlesztik a jövő gyermekintenzív megoldásait
Új módszer csökkentené az altatókhoz való hozzászokás kockázatát. A szegedi fejlesztés a gyermekek érdekeit helyezi előtérbe.
Jelentős szakmai elismerésben részesült a Szegedi Tudományegyetem Gyermekgyógyászati Klinikájának kutatócsoportja: Dr. Pásztor Pál és munkatársai Innovációs Díjat és Proof of Concept támogatást nyertek egy olyan fejlesztéssel, amely alapjaiban változtathatja meg a gyermekintenzív osztályokon alkalmazott altatási és fájdalomcsillapítási gyakorlatot. A DoseLearn nevű projekt célja, hogy a hosszú távú altatásból és fájdalomcsillapításból való leszoktatást biztonságosabbá, kiszámíthatóbbá és személyre szabottabbá tegye – mindezt a klinikai tapasztalat és a modern gépi tanulás ötvözésével.
Egy régóta fennálló probléma
A súlyos állapotú, intenzív osztályon kezelt gyermekek ellátása gyakran elkerülhetetlenné teszi az altatók és erős fájdalomcsillapítók tartós alkalmazását. Ezekre a szerekre azonban a szervezet már néhány nap alatt toleranciát alakíthat ki:
egyre magasabb dózisokra van szükség ugyanazon hatás eléréséhez, ami hosszabb távon elvonási tünetekhez, delíriumhoz és a felépülés elhúzódásához vezethet. A leszoktatás időzítése és ütemezése ezért az egyik legnagyobb szakmai kihívás a gyermekintenzív ellátásban világszerte.
Dr. Pásztor Pál szerint ez egy klasszikus „ördögi kör”: minél tovább tart az altatás, annál nehezebb és kockázatosabb belőle kivezetni a beteget. A szegedi klinikán ezért már évekkel ezelőtt elkezdődött egy szemléletváltás: új protokollok születtek, nemzetközi ajánlások alapján score-rendszereket vezettek be, és egységesebb, tudatosabb lett a szedato-analgézia kezelése.
Szegeden már tanul a gép, de az orvos dönt
A DoseLearn projekt azonban egy lépéssel tovább ment. A kutatócsoport öt évre visszamenőleg elemezte az összes, a szegedi gyermekklinikán altatásban részesült beteg anonim adatait, és arra jutottak:
az orvosi előzetes becslések és a valós leszoktatási idők között gyakran jelentős eltérés mutatkozott. Ezt a bizonytalanságot kívánták csökkenteni egy gépi tanuláson alapuló predikciós modell segítségével.
Az így létrehozott rendszer képes előre jelezni, hogy egy adott gyermek esetében milyen ütemű és hosszúságú leszoktatás lehet a legideálisabb. Az eddigi tapasztalatok szerint a modell pontosabb becslést ad, mint a korábbi gyakorlat, és esélyt teremt arra, hogy rövidebb legyen a leszoktatás ideje, valamint csökkenjen az intenzív osztályon töltött idő is. Fontos hangsúlyozni: a rendszer nem az orvosi döntést váltja ki, hanem annak támogatására szolgál.
Következő lépés: országos, majd nemzetközi kitekintés
A fejlesztés jelenleg egy applikáció formájában ölt testet. Amint elkészül, a kutatók multicentrikus validálást terveznek, vagyis más gyermekintenzív osztályokat is bevonnának a tesztelésbe.
Ez azért különösen fontos, mert ezen a szakterületen nehéz nagy esetszámú adatbázist létrehozni. Ha több intézmény csatlakozik, rövid időn belül akár több ezer eset adatai is elemezhetők lennének, ami már nemzetközi szinten is komoly tudományos súlyt adna a projektnek.
Dr. Pásztor Pál kiemelte: a siker közös munka eredménye. Az intenzív osztály orvosai, ápolói, valamint a klinika vezetése is aktívan hozzájárult ahhoz, hogy az innováció megvalósulhasson.
A hosszabb távú cél pedig egy olyan, más intézményekben is alkalmazható rendszer létrehozása, amely valódi segítséget nyújt a gyermekintenzív ellátás mindennapjaiban.
További híreink:
