Coordinated and Semi-Adaptive Cardiorespiratory Control via Sedative and Opioid Drugs
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a coordinated semi-adaptive approach to closed-loop control of cardiorespiratory state in critically ill patients through the infusion of sedative and opioid drugs. The proposed approach is built upon an upper level multiple drug coordination loop and a lower level semi-adaptive control loop. The coordination loop recursively adjusts the target set points based on the dose-response relationship of a patient estimated by the semi-adaptive control loop, so as to ensure that the target set points become achievable. The semi-adaptive control loop drives the patient state to the target set points while estimating the patient’s dose-response relationship. Hence, the proposed control approach can adjust target set points erroneously specified by caregivers while respond effectively to the need of individual patients. To realize the proposed control approach, we developed (1) a two-input two-output dose-response model of interacting sedative and opioid drugs; (2) a semi-adaptive control algorithm to drive patient state to target set points while selectively estimating high-sensitivity parameters in the dose-response model; and (3) a multiple drug coordination algorithm that reconciles caregiver preference and individual patient’s drug needs. The proposed control approach was evaluated in an example cardiorespiratory control scenario in which cardiac output and respiratory rate are regulated via the infusion of propofol and remifentanil in an in-silico simulation setting. The results show that the coordinated semi-adaptive control could (1) track achievable target set point with robust transient and steady-state error performance and (2) adjust the unachievable target set points to achievable ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».