Entwicklung eines neuen Closed-Loop Systems Regelung einer Mivacurium-induzierten neuromuskulären Blockade

Zusammenfassung

In den vergangenen Jahren wurden unterschiedliche closed-loop-Systeme mit modell-prädiktivem Charakter zur Regelung von Muskelrelaxanzien beschrieben. Seit der klinischen Einführung von Mivacurium ist eine dank seiner kurzen Halbwertszeit für den Regelungsansatz sehr geeignete Substanz verfügbar, deren Dauerinfusion bisher nur von wenigen Systemen geregelt werden kann. Der Einsatz eines neuronalen Netzwerks als Prädiktor für eine solche Regelung soll in der vorliegenden Arbeit untersucht werden.

Methodik. 75 Patienten, die sich einem abdominal chirurgischen Eingriff in Vollnarkose unterziehen mußten, wurden nach den Erfordernissen der Synthese des neuronalen Netzwerks der Trainings-, reinen Prädiktions-, der Prädiktions/Regelungs- und der Validierungsphase zugeteilt. Eine standardisierte Narkose wurde mit Propofol in einem TCI-Modus mit 3–5 µg/ml und 0,1 mg Fentanylboli aufrechterhalten. Die Regelung des Systems im Hinblick auf Prädiktions- bzw. gesamt Regelungsfehler wurde bei den 20 Patienten mit einem T1-Wert von 5% in der Validierungsphase statistisch untersucht.

Ergebnisse. Es konnte eine Regelung mit einem neuronalen Netzwerk als Prädiktor zur Regelung einer Mivacuriuminfusion synthetisiert werden. Das Quadrat des gemittelten Prädiktionsfehlers über alle 20 Patienten der Validierungsphase lag bei 0,1% mit einer Standardabweichung von 0,2%. Die Abweichung der Sollgröße von der Istgröße wurde gemessen. Hier wurde der tatsächliche T1-Wert vom Ziel T1-Wert [ 5% bzw. 95%ige Blockade] berechnet. Der mittlere quadratische Fehler des gesamten Systems betrug hierbei 0,55%, die Standardabweichung 0,59%.

Schlußfolgerung. Der Einsatz eines neuronalen Netzwerks erlaubt es, eine Mivacuriuminfusion exakt zu steuern und damit die neuromuskuläre Blockade über den Zeitraum einer Operation auf einem vorgegebenen Relaxationsniveau zu halten. Die Ergebnisse sind mit denen anderer Reglungsansätze vergleichbar, bei einer deutlich verbesserten Prädiktionsfunktion. Der Einsatz dieses Systems ist im Rahmen von wissenschaftlichen Studien, die eine konstante Relaxationstiefe erfordern, denkbar. Eine Ausweitung auf andere Muskelrelaxanzien wäre auch wünschenswert.

Abstract

There are many closed-loop control systems for muscle relaxants reported, but only a few could cope with the introduction of the latest shorter acting neuromuscular blocking drugs. These new muscle relaxants such as mivacurium require a fast adapting closed-loop system for controlling an adequate infusion.

Methods. After approval of the local ethics committee and having the patients’ informed consent a total number of 75 patients [ ASA I and II] were included in the study and assigned either to a training-, prediction-, prediction-/feedback- or a validationphase, as needed. Anaesthesia was induced and maintained with propofol in a TCI-mode with a plasma level of 3 to 5 µg/ml and 0.1 mg fentanyl boli as needed in all patients. In the last validation phase, having 20 patients, the prediction error and the error of the whole system was taken and analysed.

Results. A closed-loop system using a neural network as a predictor could be established. In the final validation phase constisting of 20 patients the mean square prediction error was found to be 0.1%±0.2% [ mean±SD]. The mean square error of the whole system was 0.55%±0.59% [ mean±SD].

Conclusions. A closed-loop system for control of a mivacurium infusion could be established. The system proofed to be reliable for a closed-loop infusion of mivacurium in order to maintain a predefined degree of neuromuscular blockade of 95% during routine surgery. The performance of the described controller is comparable to all recent attempts and could therefore be useful for scientific studies. It should be futher validated and esthablished for other muscle relaxants, as well.