天津大學(xué)胸科醫(yī)院郭志剛教授、韓建閣教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合美國印第安納大學(xué)醫(yī)學(xué)院孟令忠教授團(tuán)隊(duì)的研究成果《多部位組織氧與血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)在非體外冠脈搭橋術(shù)中的應(yīng)用評(píng)估》在國際權(quán)威醫(yī)學(xué)期刊《英國醫(yī)學(xué)雜志》發(fā)表。

該研究歷時(shí)3年，全面客觀評(píng)估了多部位組織氧監(jiān)測(cè)結(jié)合血流動(dòng)力學(xué)管理方法對(duì)擇期非體外冠脈搭橋圍術(shù)期管理中的實(shí)際效用，為心血管手術(shù)圍術(shù)期精準(zhǔn)管理提供了重要科學(xué)依據(jù)。

心臟手術(shù)患者的圍術(shù)期管理始終是臨床中的一個(gè)難題，如何通過大數(shù)據(jù)分析的智能化手段提高手術(shù)過程中的精確度，降低圍術(shù)期風(fēng)險(xiǎn)，是心臟外科領(lǐng)域亟待攻克的難題。圍術(shù)期傳統(tǒng)血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)主要依賴心率、血壓等單一指標(biāo)，難以反映組織器官灌注的真實(shí)狀態(tài)。

研究團(tuán)隊(duì)整合近紅外光譜組織氧監(jiān)測(cè)技術(shù)與血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)，對(duì)1960例60歲以上非體外冠脈搭橋手術(shù)患者，開展“聯(lián)合監(jiān)測(cè)”和“常規(guī)監(jiān)測(cè)”的隨機(jī)對(duì)照臨床研究。研究發(fā)現(xiàn)，多部位組織氧監(jiān)測(cè)結(jié)合血流動(dòng)力學(xué)管理組織氧水平更穩(wěn)定，與傳統(tǒng)血流動(dòng)力學(xué)管理組相比，雖然主要結(jié)局發(fā)生率無顯著差異，但聯(lián)合監(jiān)測(cè)對(duì)降低術(shù)后肺炎發(fā)生率方面表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，揭示了特定并發(fā)癥的防控窗口，這對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)患者群體具有重要臨床價(jià)值。

據(jù)了解，這項(xiàng)成果得到天津大學(xué)醫(yī)工結(jié)合重點(diǎn)項(xiàng)目《基于人工智能數(shù)據(jù)分析的非體外冠脈搭橋手術(shù)圍術(shù)期不良事件預(yù)警方法及應(yīng)用》的資助，該項(xiàng)目由天津市科技局重點(diǎn)專項(xiàng)支持，并依托天津大學(xué)和天津市心血管急危重癥重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開展研究。項(xiàng)目旨在研發(fā)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的人工智能輔助決策系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和采集患者生理指標(biāo)，通過大數(shù)據(jù)智能分析提前預(yù)測(cè)潛在并發(fā)癥，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者圍術(shù)期不良事件的實(shí)時(shí)預(yù)警，為個(gè)性化精準(zhǔn)醫(yī)療提供技術(shù)支撐。該系統(tǒng)已完成關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，計(jì)劃在2025年內(nèi)正式啟動(dòng)臨床應(yīng)用。未來，心臟手術(shù)、乃至不同醫(yī)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的手術(shù)和危重患者的臨床管理都將是提高手術(shù)成功率和患者生存率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。