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子計畫四:神經外科加護病房中的早期警示智慧系統之應用 健會

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Academic year: 2021

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行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告

子計畫四:神經外科加護病房中的早期警示智慧系統之應用

健會

計畫類別: 整合型計畫 計畫編號: NSC90-2212-E-002-178-執行期間: 90 年 08 月 01 日至 91 年 07 月 31 日 執行單位: 國立臺灣大學醫學院外科 計畫主持人: 高明見 共同主持人: 黃勝堅 報告類型: 精簡報告 處理方式: 本計畫可公開查詢

國 92 年 6 月 11 日

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行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

神經外科加護病房中的早期警示智慧系統之應用

計畫編號:NSC 90-2212-E-002-178

執行期限:90 年 08 月 01 日至 91 年 07 月 31 日

主持人:高明見教授(台灣大學醫學院外科教授兼台大醫院神

經外科主任)

共同主持人:黃勝堅醫師(台大醫院神經外科主治醫師)

一、中文摘要

本研究的目的即以模糊邏輯[1~5]為理 論根源,在經由與醫師的確認,排除顱內 壓影響因素較為複雜的病患,並固定使用 的藥物,使實驗的影響因素降至最低之 後,尋找出要控制標的「躁動」的訊號模 式。而在醫師對於躁動的控制經驗做完善 的整理之後,將病患的狀況經由儀器的監 測、系統的判別、再做鎮靜劑量的回饋, 並將醫師專業的臨床經驗加以吸收,做條 列式的整理,成為可獨立作業的控制系 統,以在加護病房的鎮靜控制方面達到完 善的自動化醫療照護。其次,為了節省藥 劑支出的成本,如何針對所使用藥物劑量 進行適量的施打也是重點課題之一,而能 夠盡量以最少的藥量達到臨床上可接受的 控制效果,進而節省整體醫療成本。最後 將針對文中所提之各控制方式,與原本加 護病房中的手動調整藥量的方式,對病患 的躁動抑制所產生的效果與影響,做一統 計上的分析與比較,以觀察在療效與節省 藥劑成本的考量之下成效最佳的控制模 式。 關鍵詞:神經外科加護病房、顱內壓、鎮 靜劑、模糊邏輯控制器 Abstract

The major goal of this thesis consists in using fuzzy logic theory to control the sedative infusion rate automatically to reduce the effect of agitation. By finding out the control target of signal pattern of agitation, an independent system which was built on notebook, syringe pump, and bedside monitor, has been designed to achieve the medical automation in intensive care unit by combining vital signs’ monitoring and sedative infusion of feedback control. Moreover, to save the expense of sedative drugs, it is important to control total amount of sedative drugs to the minimum in order to achieve the stable conditions of the patient. Finally, every control theory mentioned in the thesis has been compared with traditional manual adjustment of sedative infusion via statistical tests to do the evaluation.

Keywords: Neurocritical illness, intracranial pressure, sedative infusion, fuzzy logic theory

二、緣由與目的

將病患的狀況經由儀器的監測、系統 的判別、再做鎮靜劑量的回饋,使整體的

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醫療自動化,並將醫師專業的臨床經驗加 以吸收,做條列式的整理,成為可獨立作 業的控制系統,以應用在加護病房的鎮靜 控制,而達到完善的自動化醫療照護。 其次,為了節省藥劑支出的成本,如 何針對所使用藥物劑量進行適量的施打也 是重點課題之一,而能夠儘量以最少的藥 量達到臨床上可接受的控制效果,進而節 省整體醫療成本。 本文主要便是應用模糊邏輯理論至臨 床的控制,將與醫師商討訂定之規則建立 一模糊控制器,對病患逕行藥物施打的控 制與生理訊號的回授。 最後將針對文中所提之各控制方式, 與原本加護病房中的手動調整藥量的方 式,對病患的躁動抑制所產生的效果與影 響,做一統計上的分析與比較,以觀察在 療效與節省藥劑成本的考量之下,最佳的 控制方式。

三、結果與討論

在此先介紹本實驗所使用的四個控制 方法,再以統計方法作臨床數據分析。

(一)控制方法

1. 手動控制(Manual) 以固定速率,或經過較長時間如一兩 小時再由醫師依病患狀況做調整,或是於 危急時施以瞬間高劑量。此方法的受控對 象廣泛被接納於神經外科加護病房之中, 也是傳統的人為控制方法,相當耗費人 力,亦無法隨時得知病患的狀況並加以調 整。因此僅能就病患已發生相當程度的躁 動,導致 ICP 的升高,進而啟動警示器時, 才得以通知相關醫護人員進行動作。 2. 專家經驗(Rulebase) 依據醫師平時施打藥劑的規則,在每 一個 30 秒的控制週期做一次調整。其規則 如下: 1. 藥劑流率上限:15 ml/hr 2. 藥劑流率下限:8 ml/hr 3. 容忍值 = -1 * MA_30 + 6 4. 若 △ MA > 容 忍 值 , 則 △ infusion_rate 30%, 反之 1% 5. 鎖定時間: 15 min 在醫師的專家系統之中,其規則的訂 定是由病患 ICP 的趨勢所決定。通常在 30 分鐘長期觀察的 ICP 平均值(MA_30)為 20 時,其 5 分鐘短期觀察的 ICP 平均值(MA_5) 起伏的容忍值為 4;當在 30 分鐘長期觀察 的 ICP 平均值為 40 時,其 5 分鐘短期觀察 的 ICP 平均值起伏的容忍度為 2;其餘的長 短其觀察值及其容忍度,則依線性變化, 如圖一所示: ICP容忍值(tolerance) ICP 4 2 20 40 圖一 ICP 容忍值與 ICP 之關係圖 在每一個控制週期 30 秒到期時,若 ICP 值超過容忍度,則增加原藥量的 30%, 並鎖定藥量 15 分鐘;若未超過容忍度,則 降低原藥量的 1%。為了病患的安全起見, 藥量的最高限度為 15 ml/hr,超過則以 15 ml/hr 計;最低限度為 4 ml/hr,低於最低限 度則以最低限度計。 3. 模糊控制器(FLC) 依據前一章所定義陳列如下的規則,在 每一個 30 秒的控制週期做一次運算及調 整。

1. If ICP is S, and △MA is Z, then △flow is NS 2. If ICP is S, and △MA is SB, then △flow is Z 3. If ICP is S, and △MA is B, then △flow is PS 4. If ICP is SB, and △MA is Z, then △flow is NS 5. If ICP is SB, and △MA is S, then △flow is Z 6. If ICP is SB, and △MA is B, then △flow is PS 7. If ICP is B, and △MA is Z, then △flow is NB 8. If ICP is B, and △MA is S, then △flow is Z 9. If ICP is B, and △MA is B, then △flow is PB

為了病患的安全起見,如 Rulebase 一 般,在 FLC 中加入了藥劑量的上下限制,

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但無鎖定時間的功能,而交由控制器自行 取決各時間點的施打劑量。 4. 自我調節式模糊控制器(SOFLC) 以前一章所述新增規則之方式,在每一個 控制週期產生一條新規則,再依據比重判 斷規則之去留。

(二)臨床數據分析

1. 統計數據 四種控制法則所寫成的控制器,實際應 用於臨床時的生理訊號變化,共做十個病 例,每個病例在各控制方法之下歷時皆為 1 小時,取樣週期為 0.5 分鐘,因此各為 120 筆數據。再以 MA_30 的容忍值為基準,取 MA_5 之資料座落於哪一區間做統計,區 間分類如圖二所示: MA_30 容忍界限 -70% +70% -140% ICP time 圖二 臨床數據之區間分類 (1)控制效果理想(±70%): 當 MA_5 之值落於 MA_30 的容忍界限 的±70%容忍值時,代表病患游走於躁動與 鎮靜之間,在容忍界限的上下做小幅度振 盪,在臨床上屬於相當理想的範圍,也就 是能夠將躁動抑制得恰如其份的範圍。此 時之藥劑量雖有可能稍為不足,但可證明 絕不至於過量,可隨著病患躁動狀態即時 調整,因此可視為藥劑量的節省與病患鎮 靜控制的最要平衡範圍。 (2)控制效果尚可(-140%~-70%): 當 MA_5 之值落於 MA_30 的容忍界限 的-140%~-70%容忍值時,代表病患鎮靜狀 況相當穩定,在距離容忍界限有點程度之 處達到持平,躁動抑制得很完全,但藥劑 則有可能注射過量,因此在臨床上屬於可 接受的範圍。即使藥劑注射尚未達到過量 的地步,躁動也有可能過度得被抑制,換 言之,若欲使躁動抑制得不至過度,最佳 的方式便是將躁動至於可視範圍之中,即 ±70% 之時。 (3) 控制效果不佳: 包含兩部分,MA_5 之值低於 MA_30 的容忍界限的 -140% 及高於其 +70% 這 兩個區間,代表其短期走勢過於疲軟,或 是有大幅度振盪的狀況發生,躁動的表現 遠不如預期,很有可能影響病患生理機 能,此時便必需提醒醫生進場加以干預, 以免造成不必要的恐慌。在臨床上屬於效 果不佳的範圍。 2. 統計分析 分別就不同的控制器種類,將之前的 10 位病患統計數據逐一加總,並就其所佔百 分比例以表 1 示之。 表 1 四種控制器所佔區間之百分比 (A : Manual B : Rulebase C : FLC D : SOFLC)

控制效果 控制效果 控制效果 控制器 種類 理想(%) 尚可(%) 不佳(%) A 12.50 11.42 76.08 B 8.83 85.58 5.58 C 12.08 70.50 17.42 D 41.91 53.50 4.58 以直觀的認定,對於臨床 ICP 在「控 制效果理想」的區間,很清楚的可以看到 SOFLC 表現出相當另人驚喜的 42%,其他 三種控制器則遠低於 SOFLC,其累計比例 非常相近,僅有些微的差距。而在臨床效 果尚可接受的「控制效果尚可」區間中, 則是可觀察到 Manual 對於另兩種控制器的 懸殊比例,而 Rulebase 與 FLC 間的差距則 較不明顯,且皆樂觀的持平在百分之七八 十的水準,SOFLC 的部分雖只有百分之五 六十,卻也遠大於 Manual 的 11%。另外在 「控制效果不佳」區間的部分,即臨床控 制最不盡理想的部分,是由 Manual 領軍一 路達到 76%,充分顯示出 Manual 控制方式 的應變能力過弱,並過度的依賴人為操作

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調整;相對的,Rulebase、FLC、SOFLC 的表現則好得多,反應不佳的部分並不顯 著,尤其是 Rulebase 及 SOFLC 只有 5%左 右的表現,表示病患的狀況總是維持在控 制範圍之內。 1. t 檢定 為了確切 的認定 三種 控制方法 的異 同,以了解組與組之間的樣本是否符合來 自同一母群體的假設,必需採用統計學中 的「t 檢定」加以驗證,以避免人為認定的 主觀誤差及疏失。t 檢定是醫學文獻中最常 用到的統計檢定方法,有一半以上的醫學 論文期刊都會使用 t 檢定[6]。如表 2 所示。 表 2 控制器兩兩相比之 t 檢定 控制效果 控制效果 控制效果 控制器 種類 理想 尚可 不佳

A & B 2.82 7.38E-05 3.93E-05 A & C 5.58 1.51E-04 1.26E-05 B & C 3.84 1.56 0.96 D & A 0.03 3.99E-03 1.07E-06 D & B 0.04 0.11 4.92 D & C 0.03 1.24 0.72 其中 t 值的定義如下: 在實際應用中,幾乎所有醫學上的檢 定都在探討治療組與控制組間是否有所 「不同」,因此應採用雙尾檢定;而本論文 中的檢定即為雙尾檢定。 M an u a l & R u le b a se M a n u a l & F L C Ru le b a s e & F L C S O F L C & M a n u a l S O F L C & Ru le b a s e S O F L C & F L C 理想尚可 不佳 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 圖三 各控制器兩兩相比之 t 檢定 由圖三中可觀察到 t 檢定之值小於 0.05 的包括了「控制效果理想」中 SOFLC 與其餘 3 種,「控制效果尚可」及「控制效 果不佳」區間之中的 Manual 與其餘 3 種, 大抵上與之前的直觀判斷有一定程度的符 合,即 Manual 與其餘 3 種種設計出的控制 器有顯著的差異,而 Rulebase 與 FLC 之間 則無,SOFLC 則在理想部分有顯著差異。 2. 藥量統計與分析 以下為四組各 10 個病患,在單一控制 療程(1 小時)之中所使用的藥劑總量,如表 3 所示。 表 3 四種控制器施打藥量之統計值 病例 A B C D 1 12 4.91 5.87 7.72 2 12 4.91 4.77 5.13 3 12 4.91 8.82 5.01 4 12 4.91 4.65 4.57 5 12 6.88 6.04 10.08 6 12 4.91 4.64 10.87 7 12 4.91 4.65 12.12 8 12 4.91 4.65 4.68 9 12 4.91 11.17 6.13 10 12 4.91 12.26 7.62 平均值 12 5.11 6.75 7.39 標準差 0 0.62 2.93 2.78 自統計圖表中可觀察到各控制方法的 用藥狀況,Manual 是完全相同的以 12 ml/hr 施用於每個病例之中,並無調整的情形發 生,這代表了三個可能,一為病患狀況因 此較大之劑量而達到穩定,故不必做調 整;另一為過量施打導致病患過度鎮靜, 在未知過量與否之狀況下自然亦無需調 整;還有一種是病患其實相當需要劑量的 增加,因此藥量調整的重要性與自動控制 的必然性由此可見一斑。 而 Rulebase 的藥量之所以會出現 4.91 ml/hr 這個奇怪的數字高達 90%的機率,即 病患狀況相當穩定,自始至終未出現任何 t = 樣本平均值的差值 樣本平均值差值的標準誤差

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需要增加藥量的狀況,因此依據醫師所訂 定的規則,藥量不增即減,自初始藥量的 8 ml/hr 以每 0.5 分鐘 1%的速率一路向下探 底,直至 4 ml/hr 的藥量下限之後便持平至 終場,而此穩定的狀況既然十有九出,那 麼其 1 小時中之總藥量 4.91 ml/hr 自然也不 足為奇。 繼而可見 FLC 控制方法其總藥量的分 佈則明顯得分散許多,囊括了 Manuel 與 Rulebase 的總藥量分佈範圍,顯見此控制 方法較能隨著病患自身的狀況自動進行調 整藥量的動作,而不會固定在某一特定的 藥 量 或 依 特 定 的 規 則 , 這 也 是人 工 智 慧 的精要所在。當然,也不排除是因為病例 本身的挑選較為平均所導致,但充足的證 據也顯示出了控制器本身能替病患帶來良 好的藥量控制,並不因病例的不同而有顯 著的差異性產生。 最後的 SOFLC 控制器則與 FLC 無論 在藥量分佈或平均藥量的使用上皆相當接 近,但所顯現出的控制效果如前一小節所 示,顯著的與其他控制方式有所不同,對 於病患狀況的調適性更顯卓越,在 10 個病 例之中顱內壓高至四五十,低至 10 以下的 狀況層出不窮,因此調適性的重要性大幅 增加,而 SOFLC 能夠自動產生規則的特性 在此得到了完全的發揮,拉抬控制效果的 反應相當良好。

四、計畫成果自評

根據本文的研究及討論,對於神經外 科加護病房的貢獻可歸納為下列三點: 1. 尋找出躁動的時間及行為模式,具化控 制標的,提供未來相關研究之參考。 2. 將醫師的躁動抑制經驗轉為自動化,節 省人力支出成本,減少人為誤差與疏失 的可能發生。 3. 以最少的劑量維持病患躁動的抑制,節 省鎮靜藥劑支出成本,降低過量鎮靜劑 帶來的副作用。 至於在實際應用上能否為專業醫護人 員所接受,是相當值得討論的。姑且不論 系統或控制器的強健性,至少由於影響病 患的狀況在加護病房中是複雜而多變的, 因此受到干預的機會並不會像系統摸擬時 那般單純。當病患遭遇並非因為躁動引起 的顱內壓上升事件時,有時以 bolus 方式施 打鎮靜劑也可有效的控制住,因此醫護人 員並不會吝於進行能夠讓病患在短時間內 穩定顱內壓的任何方法,未來應將此點考 慮於控制系統中。

五、參考文獻

[1] Zadeh LA, “ Fuzzy Sets”, Inform. Contr., vol.8, pp.338-353, 1965

[2] Yen J, Langari R, “Fuzzy Logic: Intelligence, control, and information”, New Jersey, Prentice-Hall, 1998

[3] 林信成, 彭啟峰, “Oh! Fuzzy 模糊理 論剖析”, 第三波文化, 1994

[4] 汪培庄, “模糊集合論及其應用”, 中 國生產力中心, 1995

[5] Madan MG, Jerzy BK, Trojan M, “Multivariable structure of fuzzy control systems”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol.16 no.5, pp.638-655, 1986

[6] Glantz SA, “Primer of biostatistics”, 4th ed., McGraw-Hill Inc., 1997

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