Artificial intelligence

Team zoekt oplossing voor gevecht tegen beademingsapparaat

Het is een veelvoorkomende situatie op de intensive care: patiënten die ‘vechten’ tegen de beademingsmachine. Een team van het Erasmus MC en de startup Deep Breath werkt met AI-gedreven software aan een oplossing voor dit schadelijke fenomeen.

Deel
3 likes
Leestijd 2 min
beademing

Veel patiënten op de intensive care (IC) zijn te ziek of verzwakt om zelf adem te halen. Hun longfunctie wordt daarom ondersteund door een beademingsapparaat, terwijl patiënten kunstmatig in slaap worden gehouden. Als patiënten weer langzaam wakker worden, ontstaat er vaak een situatie die IC-artsen en verpleegkundigen ‘vechten tegen het beademingsapparaat’ noemen.

Patiënten gaan mee-ademen met de beademing, maar hun ademhaling loopt niet synchroon met de instellingen van de beademingsmachine. De patiënt wil bijvoorbeeld eerder, later of dieper inademen dan de machine toelaat. Dit is erg onprettig voor de patiënt, verstoort de slaap en verhoogt het risico op longschade en mogelijk zelfs op overlijden.

Verstoring detecteren

Een team van de IC van het Erasmus MC en de startup Deep Breath ontwikkelt een manier om de verstoring van de synchronie tussen de mee-ademende patiënt en de beademing te verbeteren. ‘Nu wordt als quick fix de patiënt vaak weer terug in slaap gebracht, zodat de machine de ademhaling weer volledig bestuurt. Dat is geen goede oplossing, want we weten dat IC-patiënten die langer kunstmatig in slaap gehouden worden, slechtere uitkomsten hebben’, vertelt onderzoeksleider en technisch geneeskundige Annemijn Jonkman van het Erasmus MC.

Het team van Deep Breath ontwikkelt software die herkent wanneer de ademhaling van de ontwakende patiënt niet synchroon loopt met de beademing. Ze gebruiken daarvoor gegevens van het beademingapparaat. ‘De apparaten genereren heel veel data, waar nog niks mee wordt gedaan. Wij gebruiken die gegevens om met artificial intelligence in realtime een verstoring van de synchronie tussen de patiënt en het beademingsapparaat te detecteren’, legt Anton Balakirev van Deep Breath uit.

Seintje en suggesties

De software wordt de komende vier jaar in studieverband verbeterd en getest op de IC van het Erasmus MC. ‘We gaan onderzoeken of de software IC-artsen en verpleegkundigen helpt om verstoring van de synchronie te herkennen en we gaan in kaart brengen wat het effect ervan is op de patiënt, aldus Jonkman.

Het uiteindelijke doel van het team is dat de software het IC-personeel een seintje geeft als er verstoring van de synchronie optreedt en meteen suggesties doet om het beademingsapparaat beter af te stemmen op de behoeften van de individuele patiënt. ‘Zo hopen we het herkennen van asynchronie aan het bed makkelijker te maken en de kwaliteit van zorg op de IC te verhogen’, besluit Jonkman.

Dit onderzoek wordt ondersteund door de Top Sector Life Sciences & Health van Health~Holland. 

Lees ook