Flow starvation during square-flow assisted ventilation detected by supervised deep learning techniques.

Journal: Critical care (London, England)
PMID: 38486268

Abstract

BACKGROUND: Flow starvation is a type of patient-ventilator asynchrony that occurs when gas delivery does not fully meet the patients' ventilatory demand due to an insufficient airflow and/or a high inspiratory effort, and it is usually identified by visual inspection of airway pressure waveform. Clinical diagnosis is cumbersome and prone to underdiagnosis, being an opportunity for artificial intelligence. Our objective is to develop a supervised artificial intelligence algorithm for identifying airway pressure deformation during square-flow assisted ventilation and patient-triggered breaths.

Authors

  • Candelaria de Haro
    Critical Care Department, Parc Taulí Hospital Universitari, Institut d'Investigació I Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA),, Carrer Parc Taulí, 1, 08208, Sabadell, Spain. cdeharo@tauli.cat.
  • Verónica Santos-Pulpón
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
  • Irene Telías
    Keenan Research Center for Biomedical Science, Li Ka Shing Knowledge Institute, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada.
  • Alba Xifra-Porxas
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
  • Carles Subirà
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
  • Montserrat Batlle
    Critial Care Department, Althaia Xarxa Assistencial Universtaria de Manresa, Manresa, Spain.
  • Rafael Fernández
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
  • Gastón Murias
    Critical Care Department, Hospital Británico, Buenos Aires, Argentina.
  • Guillermo M Albaiceta
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
  • Sol Fernández-Gonzalo
    Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA), Sabadell, Spain.
  • Marta Godoy-González
    Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA), Sabadell, Spain.
  • Gemma Gomà
    Critical Care Department, Parc Taulí Hospital Universitari, Institut d'Investigació I Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA),, Carrer Parc Taulí, 1, 08208, Sabadell, Spain.
  • Sara Nogales
    Critical Care Department, Parc Taulí Hospital Universitari, Institut d'Investigació I Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA),, Carrer Parc Taulí, 1, 08208, Sabadell, Spain.
  • Oriol Roca
    Critical Care Department, Parc Taulí Hospital Universitari, Institut d'Investigació I Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA),, Carrer Parc Taulí, 1, 08208, Sabadell, Spain.
  • Tai Pham
    Service de Médecine Intensive-Réanimation, Hôpital de Bicêtre, DMU CORREVE, FHU SEPSIS, Groupe de Recherche Clinique CARMAS, Université Paris-Saclay, AP-HP, Le Kremlin-Bicêtre, France.
  • Josefina López-Aguilar
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
  • Rudys Magrans
    Better Care, SL, Sabadell, Spain.
  • Laurent Brochard
    St. Michael's Hospital Unity Health Toronto Toronto, Ontario, Canada.
  • Lluís Blanch
    Critical Care Department, Parc Taulí Hospital Universitari, Institut d'Investigació I Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA),, Carrer Parc Taulí, 1, 08208, Sabadell, Spain.
  • Leonardo Sarlabous
    Centro Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.

Keywords

External Resources

Popular Topics
Recent Journals