HELDT, Thomas;VERGHESE, George, Cheeran;GUO, Margaret, Gan;MIELOSZYK, Rebecca;KRAUSS, Baruch, Shlomo;MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY;CHILDREN'S MEDICAL CENTER CORPORATION
Systems and methods are disclosed herein for quantitatively identifying a patient's sedation level and predicting adverse events, based on one or more capnograms or outputs from a pharmacokinetic, pharmacodynamic, or ventilatory model. A sensor measures a carbon dioxide concentration of air exhaled by a patient into a breath receiver. A processor processes the sensor data to generate a capnogram including one or more respiratory cycles, computes the outputs of pharmacokinetic, pharmacodynamic, or ventilatory models, and extracts one or more of the resulting features from the capnogram and pharmacokinetic, pharmacodynamic, or ventilatory model outputs. A multi-parameter metric is computed based on the one or more extracted features and estimates the current or predicted sedation level of the patient.L'invention concerne des systèmes et procédés pour identifier quantitativement le niveau de sédation d'un patient et prévoir des événements indésirables, basés sur un ou plusieurs capnogrammes ou des données issues d'un modèle pharmacocinétiques, pharmacodynamique ou ventilatoire. Un capteur mesure une concentration de dioxyde de carbone de l'air exhalé par un patient dans un récepteur de respiration. Un processeur traite les données du capteur afin de produire un capnogramme comprenant un ou plusieurs cycles respiratoires, calcule les données issues des modèles pharmacocinétiques, pharmacodynamiques ou ventilatoires, et extrait une ou plusieurs des éléments obtenus à partir du capnogramme et des données issues des modèles pharmacocinétiques, pharmacodynamiques ou ventilatoires. Une mesure multi-paramètre est calculée en se basant sur lesdits une ou plusieurs éléments extraits et estime le niveau de sédation actuel ou prévu du patient.
