El control de la administración de anestesia general es un proceso complejo que requiere la inducción y mantenimiento de un estado de inconsciencia, insensibilidad y privación de la movilidad para que se puedan realizar intervenciones quirúrgicas sin que el paciente experimente dolor físico o psicológico. Actualmente, este proceso depende en gran medida de la habilidad y experiencia del anestesista, quien debe administrar los fármacos en las cantidades adecuadas para evitar despertares intraoperatorios y niveles de toxicidad durante la operación, además de secuelas postoperatorias. Con el fin de mejorar este proceso y reducir la carga de trabajo del anestesista, este proyecto propone la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, específicamente el algoritmo de clustering K-means, para optimizar la administración de medicamentos anestésicos.
El proyecto se centra en el desarrollo de un controlador basado en el algoritmo clustering K-means, evaluado en escenarios tanto balanceados como desbalanceados en cantidad de medicamentos, para determinar su eficacia en mantener unos monitores anestésicos dentro de los límites deseados. El algoritmo K-means se ha empleado para segmentar el plano BIS-NOX, un espacio bidimensional que representa los niveles de profundidad anestésica, y el índice de nocicepción, respectivamente. A través de múltiples pruebas, se determinó que 20 centroides proporcionaban una representación adecuada para el control de la administración de medicamentos. Los resultados mostraron que el controlador desarrollado tuvo el mejor rendimiento en escenarios balanceados con un Global Score menor que con los diversos conjuntos de centroides estudiados, además de comparándolo con otros dos controladores, OLP y CE-MTX. Estos resultados indican la dificultad de los controladores para ajustar los niveles de medicación ante desviaciones significativas de los valores objetivo.
La implementación de la inteligencia artificial en el control de la anestesia mejora la seguridad y eficiencia de los procedimientos quirúrgicos al proporcionar un control más preciso de los estados anestésicos y reducir los riesgos asociados con la administración imprecisa de medicamentos.
En conclusión, este proyecto demuestra que la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, como el algoritmo K-means, puede optimizar la administración de anestesia, mejorando la precisión y consistencia del control de los estados anestésicos. El controlador desarrollado muestra un rendimiento superior en comparación con métodos tradicionales, representando un avance significativo en el campo de la medicina y contribuyendo a la automatización y mejora de la práctica anestésica. En particular, en el escenario balanceado con 20 centroides, se obtuvo un GS de 19 para BIS y 31 para NOX, con valores de RANGE de 77 para BIS y 10 para NOX, y NADIR de 29 para BIS y 12 para NOX, lo que confirma la eficacia del controlador CE-kCT.
Abstract:
The control of general anesthesia administration is a complex process that requires the induction and maintenance of a state of unconsciousness, insensitivity, and immobility, allowing surgical interventions to be performed without the patient experiencing physical or psychological pain. Currently, this process heavily depends on the skill and experience of the anesthetist, who must administer the drugs in appropriate quantities to avoid intraoperative awakenings, toxicity levels during the operation, and postoperative sequelae. To improve this process and reduce the anesthetist’s workload, this project proposes the application of artificial intelligence techniques, specifically the K-means clustering algorithm, to optimize the administration of anesthetic drugs.
The project focuses on developing a controller based on the K-means clustering algorithm, evaluated in both balanced and unbalanced drug quantity scenarios, to determine its effectiveness in keeping anesthesia monitors within desired limits. The K-means algorithm was used to segment the BIS-NOX plane, a two-dimensional space representing anesthesia depth levels and nociception index, respectively. Through multiple tests, it was determined that 20 centroids provided an adequate representation for drug administration control. The results showed that the developed controller performed best in balanced scenarios with a lower Global Score compared to the various sets of centroids studied and compared to two other controllers, OLP and CE-MTX. These results indicate the controllers’ difficulty in adjusting medication levels in response to significant deviations from target values.
The implementation of artificial intelligence in anesthesia control improves the safety and efficiency of surgical procedures by providing more precise control of anesthetic states and reducing the risks associated with inaccurate drug administration.
In conclusion, this project demonstrates that the application of artificial intelligence techniques, such as the K-means algorithm, can optimize anesthesia administration, improving the precision and consistency of anesthetic state control. The developed controller shows superior performance compared to traditional methods, representing a significant advancement in the medical field and contributing to the automation and enhancement of anesthesia practice. Specifically, in the balanced scenario with 20 centroids, a GS of 19 for BIS and 31 for NOX was obtained, with RANGE values of 77 for BIS and 10 for NOX, and NADIR values of 29 for BIS and 12 for NOX, confirming the effectiveness of the CE-kCT controller.
El control de la administración de anestesia general es un proceso complejo que requiere la inducción y mantenimiento de un estado de inconsciencia, insensibilidad y privación de la movilidad para que se puedan realizar intervenciones quirúrgicas sin que el paciente experimente dolor físico o psicológico. Actualmente, este proceso depende en gran medida de la habilidad y experiencia del anestesista, quien debe administrar los fármacos en las cantidades adecuadas para evitar despertares intraoperatorios y niveles de toxicidad durante la operación, además de secuelas postoperatorias. Con el fin de mejorar este proceso y reducir la carga de trabajo del anestesista, este proyecto propone la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, específicamente el algoritmo de clustering K-means, para optimizar la administración de medicamentos anestésicos.
El proyecto se centra en el desarrollo de un controlador basado en el algoritmo clustering K-means, evaluado en escenarios tanto balanceados como desbalanceados en cantidad de medicamentos, para determinar su eficacia en mantener unos monitores anestésicos dentro de los límites deseados. El algoritmo K-means se ha empleado para segmentar el plano BIS-NOX, un espacio bidimensional que representa los niveles de profundidad anestésica, y el índice de nocicepción, respectivamente. A través de múltiples pruebas, se determinó que 20 centroides proporcionaban una representación adecuada para el control de la administración de medicamentos. Los resultados mostraron que el controlador desarrollado tuvo el mejor rendimiento en escenarios balanceados con un Global Score menor que con los diversos conjuntos de centroides estudiados, además de comparándolo con otros dos controladores, OLP y CE-MTX. Estos resultados indican la dificultad de los controladores para ajustar los niveles de medicación ante desviaciones significativas de los valores objetivo.
La implementación de la inteligencia artificial en el control de la anestesia mejora la seguridad y eficiencia de los procedimientos quirúrgicos al proporcionar un control más preciso de los estados anestésicos y reducir los riesgos asociados con la administración imprecisa de medicamentos.
En conclusión, este proyecto demuestra que la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, como el algoritmo K-means, puede optimizar la administración de anestesia, mejorando la precisión y consistencia del control de los estados anestésicos. El controlador desarrollado muestra un rendimiento superior en comparación con métodos tradicionales, representando un avance significativo en el campo de la medicina y contribuyendo a la automatización y mejora de la práctica anestésica. En particular, en el escenario balanceado con 20 centroides, se obtuvo un GS de 19 para BIS y 31 para NOX, con valores de RANGE de 77 para BIS y 10 para NOX, y NADIR de 29 para BIS y 12 para NOX, lo que confirma la eficacia del controlador CE-kCT.
Abstract:
The control of general anesthesia administration is a complex process that requires the induction and maintenance of a state of unconsciousness, insensitivity, and immobility, allowing surgical interventions to be performed without the patient experiencing physical or psychological pain. Currently, this process heavily depends on the skill and experience of the anesthetist, who must administer the drugs in appropriate quantities to avoid intraoperative awakenings, toxicity levels during the operation, and postoperative sequelae. To improve this process and reduce the anesthetist’s workload, this project proposes the application of artificial intelligence techniques, specifically the K-means clustering algorithm, to optimize the administration of anesthetic drugs.
The project focuses on developing a controller based on the K-means clustering algorithm, evaluated in both balanced and unbalanced drug quantity scenarios, to determine its effectiveness in keeping anesthesia monitors within desired limits. The K-means algorithm was used to segment the BIS-NOX plane, a two-dimensional space representing anesthesia depth levels and nociception index, respectively. Through multiple tests, it was determined that 20 centroids provided an adequate representation for drug administration control. The results showed that the developed controller performed best in balanced scenarios with a lower Global Score compared to the various sets of centroids studied and compared to two other controllers, OLP and CE-MTX. These results indicate the controllers’ difficulty in adjusting medication levels in response to significant deviations from target values.
The implementation of artificial intelligence in anesthesia control improves the safety and efficiency of surgical procedures by providing more precise control of anesthetic states and reducing the risks associated with inaccurate drug administration.
In conclusion, this project demonstrates that the application of artificial intelligence techniques, such as the K-means algorithm, can optimize anesthesia administration, improving the precision and consistency of anesthetic state control. The developed controller shows superior performance compared to traditional methods, representing a significant advancement in the medical field and contributing to the automation and enhancement of anesthesia practice. Specifically, in the balanced scenario with 20 centroids, a GS of 19 for BIS and 31 for NOX was obtained, with RANGE values of 77 for BIS and 10 for NOX, and NADIR values of 29 for BIS and 12 for NOX, confirming the effectiveness of the CE-kCT controller. Read More
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