Wearable alert system for detecting postoperative hypotension

用于检测术后低血压的可穿戴警报系统

基本信息

  • 批准号:
    10760370
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29.59万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-11 至 2025-02-10
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Project Summary This project aims to develop a low-cost, comfortable, and easy-to-use wearable alert system that tracks continuous BP non-invasively in patients to notify caregivers of hypotensive events in the postoperative setting. Postoperative hypotension (POH), when a patient’s mean arterial pressure (MAP) falls to unsafe levels, commonly <70 mmHg, can occur frequently in the time span between leaving the operating room and prior to discharge from the hospital. POH is a serious and common condition that has been shown to be independently associated with poor patient outcomes such as acute kidney injury, stroke, hospital re-admission, myocardial injury, and death.1–9 During surgery and recovery in the post anesthesia care unit (PACU) or the intensive care unit (ICU), a patient’s hemodynamics are closely monitored to support timely interventions and treatment. However, once the patient is transferred to a lower ward for recovery, patient monitoring is dramatically reduced. The current method to monitor a patient’s BP in the general ward, which relies on intermittent spot-checks performed manually every 4-6 hours by the nurse using an oscillometric BP cuff, is insufficient for detecting POH events. A recent study showed that almost 50% of hypotensive events went undetected by routine vital assessments. There is an unmet need for a technology that comfortably monitors a patient’s BP in the postoperative setting. Our core technology is able to non-invasively measure rapid BP changes at any location with a palpable pulse. The proposed project aims build upon the core technology to create a wearable alert system that informs caregivers of postoperative hypotensive episodes. To do so, a machine learning (ML) classifier for detection of hypotensive episodes will be developed through monitoring in the ICU. This ML classifier will undergo feasibility testing in the PACU and then a pilot study in the general ward. Successful completion of the proposed aims will result in a proof- of-concept wearable alert system that continuously monitors BP in the postoperative environment in a low-profile, wireless, and comfortable manner. Such a technology has huge potential to change clinical practice through earlier detection of patient deterioration, allowing more timely intervention and ultimately improved patient outcomes.
项目摘要 该项目旨在开发一种低成本,舒适且易于使用的可穿戴警报系统 在患者中无创地跟踪BP,以通知护理人员降压事件 术后设置。术后低血压(POH),当患者的平均动脉压 (地图)跌至不安全的水平,通常<70 mmHg,可能在之间经常发生 离开手术室,从医院出院前。 POH是一个严肃而普遍的 已证明与差的患者结局独立相关的状况此类状况 作为急性肾脏受伤,中风,医院再入院,心肌损伤和死亡。1-9 麻醉后护理部门(PACU)或重症监护病房(ICU)的手术和恢复 密切监测患者的血液动力学,以支持及时的干预措施和治疗。 但是,一旦患者转移到下部病房以恢复,患者监测是 急剧减少。当前监测病房中患者BP的方法,该方法 依靠护士每4-6小时手动进行一次间歇性检查的现场检查 振荡BP袖口,不足以检测POH事件。最近的一项研究表明,几乎 50%的降压事件未通过常规重要评估而没有发现。有一个未满足的 需要在术后舒适地监视患者BP的技术。我们的 核心技术能够通过使用 明显的脉搏。拟议的项目旨在建立在核心技术的基础上,以创建可穿戴 警报系统向护理人员告知术后降压发作。为此,一台机器 将通过学习(ML)分类器检测降压情节 在ICU中进行监视。该ML分类器将在PACU中进行可行性测试,然后 一般病房的试点研究。成功完成拟议的目标将导致证明 - 概念可穿戴的警报系统在术后环境中不断监视BP 以低调,无线和舒适的方式。这样的技术具有巨大的潜力 通过早期检测患者定义来更改临床实践,使得更及时 干预并最终改善了患者的预后。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Joshua Kim其他文献

Joshua Kim的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Joshua Kim', 18)}}的其他基金

Beat-to-Beat Blood Pressure Monitoring During Sleep
睡眠期间逐次血压监测
  • 批准号:
    10449027
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:
Beat-to-Beat Blood Pressure Monitoring During Sleep
睡眠期间逐次血压监测
  • 批准号:
    10629436
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:

相似国自然基金

时空序列驱动的神经形态视觉目标识别算法研究
  • 批准号:
    61906126
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
本体驱动的地址数据空间语义建模与地址匹配方法
  • 批准号:
    41901325
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大容量固态硬盘地址映射表优化设计与访存优化研究
  • 批准号:
    61802133
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
IP地址驱动的多径路由及流量传输控制研究
  • 批准号:
    61872252
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
针对内存攻击对象的内存安全防御技术研究
  • 批准号:
    61802432
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Cardiac sURgery anesthesia Best practices to reduce Acute Kidney Injury (CURB-AKI)
心脏手术麻醉减少急性肾损伤 (CURB-AKI) 的最佳实践
  • 批准号:
    10656576
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:
Data Driven Approaches to Improving Risk Prediction of Pulmonary Complications After Major Inpatient Surgery
数据驱动的方法改善重大住院手术后肺部并发症的风险预测
  • 批准号:
    10665631
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:
Data Driven Approaches to Improving Risk Prediction of Pulmonary Complications After Major Inpatient Surgery
数据驱动的方法改善重大住院手术后肺部并发症的风险预测
  • 批准号:
    10469672
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:
Data Driven Approaches to Improving Risk Prediction of Pulmonary Complications After Major Inpatient Surgery
数据驱动的方法改善重大住院手术后肺部并发症的风险预测
  • 批准号:
    10283012
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:
How Can We Make Invasive Non-Surgical Procedures Safer? Using Big Data to Identify Adverse Events and Opportunities to Mitigate Harm
我们如何才能使侵入性非手术程序更安全?
  • 批准号:
    10159112
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 29.59万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了