Resumen

Una anestesia adecuada es muy importante para que los pacientes puedan someterse a una intervención quirúrgica sin dolor y evitar así otros problemas. La monitorización de la profundidad de la sedación de un paciente puede ayudar al médico a administrar la cantidad adecuada de anestesia y otros tratamientos clínicos. En el hospital, los pacientes suelen ser monitorizados por distintos tipos de sistemas biológicos. Predecir la profundidad de la sedación a partir de señales biológicas puede facilitar los servicios de monitorización del paciente. En este estudio se propone una red neuronal basada en máquinas de Boltzmann de restricción continua para predecir la profundidad de la sedación. Se seleccionan como características analíticas las señales biológicas que incluyen la frecuencia cardiaca, la presión sanguínea, la saturación capilar periférica de oxígeno y el peso corporal. Para mejorar la precisión, en este estudio también se adoptan las señales relacionadas con el estado de anestesia, incluyendo la concentración anestésica fraccional, el dióxido de carbono al final de la marea, el dióxido de carbono de inspiración fraccional y la concentración alveolar mínima. Mediante la minimización de la divergencia contrastiva, se entrena una máquina continua restringida de Boltzmann y, a continuación, se utiliza para predecir la profundidad de la sedación. Los resultados experimentales mostraron que el enfoque propuesto supera a la red neuronal feed-forward y a la red neuronal modular. Además, podría facilitar los servicios de monitorización de pacientes mediante el uso de sistemas biológicos y promover la calidad de la atención sanitaria.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:servicios de monitorización de pacientes, profundidad, sedación, señales biológicas, sistemas biológicos, máquinas de Boltzmann de restricción continua, dióxido de carbono de inspiración fraccionada, saturación capilar periférica de oxígeno, red neuronal de avance, concentración anestésica fraccionada
• Keywords:patient monitoring services, depth, sedation, biological signals, biological systems, continuous restricted boltzmann machines, fraction inspiration carbon dioxide, peripheral capillary oxygen saturation, forward neural network, fractional anesthetic concentration