Sistema de procesamiento para identificación y cuantificación de agentes anestésicos Público Deposited

La eliminación del dolor no es la única función de la anestesiología. En el quirófano es necesario mantener las funciones vitales del paciente ante los efectos desequilibrantes de la cirugía, la enfermedad y las intervenciones farmacológicas - incluyendo la anestesia - a través de frecuentes mediciones y ajustes. El monitoreo rápido y continuo de la anestesia puede mejorar de manera importante la eficacia del procedimiento y mantener la seguridad del paciente, por lo que organizaciones médicas y gubernamentales en muchos países han promovido fuertes recomendaciones a favor del monitoreo de gases. El problema principal es que las tecnologías existentes son demasiado caras y requieren mucho espacio y mantenimiento sofisticado, por lo que un gran número de salas quirúrgicas aún carecen de algún equipo de monitoreo adecuado. Este problema es aún más grave en hospitales con pocos recursos y en países subdesarrollados y de mediano desarrollo. Existe una clara necesidad para una nueva tecnología de medición de menor costo y pequeño tamaño que pueda incorporarse directamente al equipo de anestesia. El objetivo de esta investigación es el desarrollo de un sistema alternativo de reducido tamaño y costo, rápido y eficiente para monitorear gases anestésicos, basado en un condensador de aspiración diferencial de primer orden con barrido de campo, cuyo desarrollo se fundamenta en principios de espectroscopía de movilidad iónica y métodos de aspiración. La celda de medición de este instrumento es del tamaño de una caja de cerillos pequeña, sin partes móviles, ópticas o consumibles y se utilizan para su fabricación procesos de fabricación de tarjetas impresas, lo que implica un costo reducido y un diseño robusto. No requiere de altos voltajes ni grandes campos magnéticos, y las mediciones se realizan a presión barométrica.

La celda de medición del sensor se ha descrito mediante un modelo matemático sencillo pero funcional que ha sido el fundamento para diseñar el instrumento y relacionar dos dominios importantes en los que pueden presentarse los resultados analizados: densidad de corriente y densidad de movilidad iónica. Se ha diseñado un sistema experimental que incluye a) una máquina dosificadora de anestesia que permite obtener distintas mezclas clínicas de agentes y gases, y b) un sistema de monitoreo y análisis basado en el condensador de aspiración y controlado por una computadora personal, la cual además tiene implementado en software un sistema de redes neuronales de retropropagación para el reconocimiento y clasificación de los datos entregados por el sensor. El sistema de reconocimiento procesa de manera preliminar los datos aplicándoles una reducción dimensional mediante PCA (análisis de componentes principales), método que resulta, al ser comparado con algunos otros, ser el más adecuado para expresar las características sobresalientes de los datos de forma compacta (solo 18 componentes se requieren para el reconocimiento). El resultado es que las redes neuronales asociadas, son relativamente sencillas, pequeñas y eficientes. El resultado de la investigación demuestra que los resultados son repetibles y diferentes para cada mezcla, aunque no todos los gases se identifican con igual facilidad, lo cual nos descubre la sensibilidad del instrumento para cada gas. En orden descendiente de porcentaje de reconocimiento se tiene: porcentaje de nitrógeno (94.98%), tipo de agente anestésico (91.04%), porcentaje de oxígeno (90.39%), porcentaje de óxido nitroso (88.96%), porcentaje de bióxido de carbono (86.60%) y porcentaje de agente anestésico (74.12%). El porcentaje de agente anestésico en la mezcla es el que el sistema encuentra más difícil de reconocer, y sin embargo el resultado indica que el sistema es sensible a ésta y a todas las demás características, y en el futuro deben encontrarse métodos para aumentar los niveles del reconocimiento, incluyendo mejoras en el diseño y construcción del sensor y su modelo matemático.

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  • 2007
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Última modificación: 12/21/2023
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