감시(의약품)

Monitoring (medicine)
마취에 사용되는 의료 모니터의 디스플레이 장치.
2015년 독일의 한 병원 중환자실 환자가 실시간으로 심전도, 심박수, 혈압을 그래픽으로 표시하는 모니터링 화면을 가지고 있다.

의학에서 모니터링은 시간 경과에 따른 질병, 상태 또는 하나 또는 여러 의학적 매개 변수의 관찰입니다.

의료용 모니터(예를 들어 침대 옆 모니터로 활력징후를 연속적으로 측정)를 사용하여 특정 파라미터를 지속적으로 측정하거나 의학 테스트(예를 들어 당뇨병 환자의 혈당 측정기를 사용한 혈당 모니터링)를 반복하여 수행할 수 있습니다.

모니터에서 원격 측정 스테이션으로 데이터를 전송하는 것을 원격 측정 또는 바이오 측정이라고 합니다.

대상 파라미터별 분류

모니터링은 다음을 포함하여 관심 대상에 따라 분류할 수 있습니다.

중요 파라미터

혈압과 심박수를 포함한 몇 가지 중요한 파라미터를 감시하기 위한 통합 시스템을 갖춘 마취기.

중요 파라미터의 모니터링은 상기 중 몇 가지를 포함할 수 있으며, 가장 일반적으로는 적어도 혈압과 심박수를 포함하며, 바람직하게는 맥박산소측정법 및 호흡속도도 포함한다.관련 중요 파라미터를 동시에 측정 및 표시하는 멀티모달 모니터는 일반적으로 중환자실의 침대 옆 모니터와 수술실의 마취기에 통합되어 있습니다.이를 통해 의료진은 환자의 일반적인 상태 변화를 지속적으로 알 수 있으며, 환자를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.일부 모니터는 심방 세동이나 조기 심실 수축(PVC)과 같이 의료진에게 가시적인 징후가 나타나기 전에 치명적인 심장 상태를 경고할 수도 있다.

의료용 모니터

의료 모니터 또는 생리 모니터는 모니터링에 사용되는 의료 기기입니다.1개 이상의 센서, 처리 컴포넌트, 디스플레이 디바이스(그 자체로 「모니터」라고 불리는 경우도 있습니다) 및 감시 네트워크를 [citation needed]개입시켜 결과를 표시 또는 기록하기 위한 통신 링크로 구성됩니다.

구성 요소들

센서

의료용 모니터의 센서에는 바이오센서와 기계식 센서가 포함됩니다.예를 들어, 포토다이오드는 펄스 옥시메트리, 압력 센서는 비침습적 bood 압력 측정에 사용됩니다.

번역 컴포넌트

의료 모니터의 변환 구성요소는 센서의 신호를 디스플레이 장치에 표시하거나 외부 디스플레이 또는 기록 장치로 전송할 수 있는 형식으로 변환하는 역할을 합니다.

디스플레이 디바이스

생리학적 데이터는 CRT, LED 또는 LCD 화면에 시간축을 따라 데이터 채널로 연속적으로 표시되며, 최대값, 최소값 및 평균값, 펄스 및 호흡 주파수 [citation needed]등과 같은 원래 데이터에 대해 계산된 파라미터의 수치 판독이 수반될 수 있습니다.

시간(X축)에 따른 생리학적 파라미터의 추적 외에 디지털 의료디스플레이는 화면에 표시되는 피크 및/또는 평균 파라미터의 자동 수치 판독치를 가진다.

현대의 의료용 디스플레이 장치는 일반적으로 디지털 신호 처리(DSP)를 사용합니다. DSP는 소형화, 휴대성 및 여러 다른 활력징후를 [citation needed]동시에 추적할 수 있는 멀티 파라미터 디스플레이의 장점을 가지고 있습니다.

반면, 이전의 아날로그 환자 디스플레이는 오실로스코프를 기반으로 하며, 일반적으로 심전도 모니터링(ECG)용으로 예약된 하나의 채널만 가지고 있었습니다.따라서 의료용 모니터는 고도로 전문화된 경향이 있었다.한 모니터는 환자의 혈압을 추적하고 다른 모니터는 맥박산소측정, 다른 모니터는 심전도를 측정합니다.이후 아날로그 모델에는 같은 화면에 두 번째 또는 세 번째 채널이 표시되며, 일반적으로 호흡 움직임과 혈압을 모니터링합니다.이 기계들은 널리 사용되고 많은 생명을 구했지만 전기 간섭에 대한 민감도, 기본 레벨 변동, 수치 판독값과 [citation needed]경보의 부재 등 몇 가지 제약이 있었다.

통신 링크

다중 파라미터 모니터의 여러 모델은 네트워크화가 가능합니다. 즉, 출력을 중앙 ICU 모니터링 스테이션으로 전송할 수 있습니다. 중앙 ICU 모니터링 스테이션에서는 한 명의 직원이 여러 개의 침대 옆 모니터를 동시에 관찰하고 응답할 수 있습니다.또한 환자가 휴대하고 무선 데이터 연결을 통해 데이터를 전송하는 배터리 작동 휴대용 모델을 통해 보행 원격 측정이 가능합니다.

디지털 모니터링은 IEEE와 같은 조직에 의해 이러한 목적을 위해 개발된 적절한 의료 표준을 사용하여 환자 모니터링 네트워크의 생리 데이터를 새로운 병원 전자 건강 기록 및 디지털 차트 작성 시스템에 통합할 수 있는 가능성을 만들어 냈습니다.HL7을 선택합니다.이 새로운 환자 데이터 차트 작성 방법을 통해 문서 오류 발생 가능성을 줄이고 최종적으로는 전체 용지 소비량을 줄일 수 있습니다.또한 자동 심전도 해석은 진단 코드를 차트에 자동으로 통합합니다.의료 모니터의 임베디드 소프트웨어는 이러한 표준에 따라 데이터 코딩을 처리하고 의료 기록 애플리케이션에 메시지를 전송할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 의료 기록 애플리케이션을 디코딩하고 데이터를 적절한 필드에 통합합니다.

원격진료에는 원격접속을 이용할 수 있으며, 원격진료에는 원격진료 의료 제공이 포함됩니다.

기타 컴포넌트

의료용 모니터는 알람(가청 신호 사용 등)을 생성하여 특정 기준이 설정되었을 때 직원에게 경고하는 기능도 가질 수 있습니다(예: 일부 매개 변수가 레벨 한계를 초과할 경우).

모바일 어플라이언스

서브스킨 캐리지에서도 모바일 캐리어 모니터로 완전히 새로운 스코프가 열립니다.이 등급의 모니터는 BAN(Body-Area Networking)에서 수집된 정보를 스마트폰 및 구현된 자율 에이전트에 전달합니다.

모니터링되는 파라미터의 해석

임상 매개변수의 모니터링은 주로 개인의 임상 상태의 변화(또는 변화 없음)를 감지하기 위한 것이다.예를 들어, 산소 포화 매개변수는 일반적으로 개인의 호흡 능력 변화를 감지하기 위해 모니터링됩니다.

상태 변화 대 테스트 변동

임상 매개변수를 모니터링할 때, 테스트 결과(또는 시간 간격 후 연속적으로 모니터링되는 매개변수 값) 간의 차이는 조건 상태의 실제 변화 또는 테스트 방법의 시험 재시도 변동성 중 하나를 반영할 수 있다.

실제로, 차이가 사전 정의된 "임계 차이"보다 클 경우 시험 재시도 변동에 의한 차이는 거의 확실히 배제할 수 있다.이 「중요한 차이」(CD)는,[2] 다음과 같이 계산됩니다.

, 여기서:[2]

  • K는 선호하는 확률 수준에 의존하는 요인입니다.일반적으로 이 값은 95% 예측 구간을 반영하는 2.77로 설정됩니다. 이 경우 다른 요인이 없는 경우 검정-재시도 변동성에 의해 검정 결과가 임계 차이보다 높거나 낮을 확률은 5% 미만입니다.
  • CV는 분석적 변동입니다a.
  • CV는 개인 내 변동성입니다i.

예를 들어 헤모글로빈 수치가 100g/L이고 분석 변동(CV)a이 1.8%, 개인 내 변동i CV가 2.2%인 경우 임계 차이는 8.1g/L입니다.따라서 이전 테스트 이후 8g/L 미만의 변경의 경우, 예를 들어 질병이나 치료제의 영향을 고려하는 것 외에 테스트-재시도 변동성에 의해 변경이 완전히 발생할 가능성을 고려해야 할 수 있다.

일부 혈액[2] 검사에 대한 중요한 차이
나트륨 3%
칼륨 14%
염화물 4%
요소 30%
크레아티닌 14%
칼슘 5%
알부민 8%
공복 포도당 15%
아밀라아제 30%
카르시노 태아 항원 69%
C반응단백질 43 %[3]
당화 헤모글로빈 21%
헤모글로빈 8%
적혈구 10%
백혈구 32%
혈소판 25%
달리 명시되지 않은 한 임계치에 대한 참조는 Fraser 1989이다.[2]

다른 테스트의 중요한 차이는 이른 아침의 요로 알부민 농도를 포함하며,[2] 40%의 중요한 차이가 있습니다.

델타 체크

임상실험실에서 델타체크(Delta check)는 현재 시험결과를 동일인의 이전 시험결과와 비교하여 이전 절과 같이 중대한 차이로 정의할 수 있는 상당한 차이가 있는지 또는 미리 정의된 다른 기준에 의해 정의되는지를 검출하는 실험실 품질관리 방법이다.차이가 사전 정의된 기준을 초과할 경우,[4] 검사실 직원의 수동 확인 후에만 결과를 보고하여 검사실 오류를 차이의 원인으로 배제한다.

개발 기술

모니터링 신기술 개발은 스마트 의학, 생물의학 지원 통합의학, 대체의학, 자가 맞춤형 예방의학, 예측의학 등 선진적이고 발전적인 분야로, 선진적이고 스마트한 기술을 사용하여 환자, 위험인물, 건강한 사람의 종합 의료 데이터 모니터링을 강조한다.최소 침습성 바이오메디컬 디바이스, 바이오센서, 랩온어칩(미래[5][6] 나노로봇과 같은 나노의학 디바이스) 및 간단한 임상 인터뷰 및 약물 처방을 통한 고급 컴퓨터화된 의료 진단 및 조기 경고 도구.

이에 대한 연구, 나노 기술, 영양 게놈학. 진보, 약 연구원들worki 있cause,[7][8] 수 있는 엄청난 피해를 보여 준다 오래 된 학교는 의학 치료, 새로운 연구의 화학drugs-only 접근법으로 인체의 자가 치유 역량과 의료 개입의 한계의 증가하는 인식을 실현하는 의공학.쇼핑에종래의 의료 개입을 최후의 수단으로 유지하면서 건강 상태에 대한 포괄적 추가 연구와 개인의 지속적인 임상 모니터링의 필요성을 충족시킨다.

많은 의학적인 문제에서, 의학적인 문제의 근원이 우리의 모든 생물학적[9] 시스템에 대한 충분한 데이터 없이 알려지지 않은 채로 있는 동안, 약은 증상들의 일시적인 완화를 제공합니다.우리 몸은 균형 유지와 자가 치유 기능을 위해 하위 시스템을 갖추고 있다.충분한 데이터 없이 개입하면 이러한 치유 하위 [9]시스템이 손상될 수 있습니다.모니터링 의학은 진단 오류를 방지하기 위해 공백을 메우고 많은 환자의 모든 데이터를 분석하여 향후 의학 연구에 도움을 줄 수 있습니다.

지정된 이미지 캡슐 내시경

예와 응용 프로그램

미국 식품의약국(FDA)의 승인이 필요하기 때문에 의학의 개발 주기는 20년까지 매우 길기 때문에 현재 많은 모니터링 의약품 솔루션을 기존 의학에서는 사용할 수 없습니다.

PASCAL 동적 윤곽 색조계.안압 증가를 감지하는 모니터입니다.
혈당 모니터링
생체 내 혈당 모니터링 장치는 생활습관이나 영양섭취에 대한 일상생활의 제안을 도울 수 있는 컴퓨터에 데이터를 전송할 수 있고 의사와 함께 위험에 처한 사람들에게 더 많은 연구를 제안할 수 있고 당뇨병을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다.[10]
스트레스 모니터링
생체 센서는 인간이 알아차리기 전에 스트레스 수준 신호가 상승할 때 경고를 제공하고 경고와 [11]제안을 제공할 수 있다.모바일 카메라의 광전류영상(PPGI) 데이터를 이용한 심층 뉴럴 네트워크 모델은 높은 정확도(86%)[12]로 스트레스 수준을 평가할 수 있다.
세로토닌 바이오센서
미래의 세로토닌 바이오센서는 기분 장애와 [13]우울증에 도움을 줄 수 있다.
지속적인 혈액검사 기반의 영양검사
증거 기반 영양 분야에서는 24시간 365일 혈액 검사를 실행할 수 있는 랩 온 칩 임플란트가 지속적인 결과를 제공할 수 있고 컴퓨터는 영양 제안이나 경고를 제공할 수 있습니다.
정신과 전문의 온 어 칩
임상 뇌과학에서 약물 전달과 생체 내 바이오 MEMS 기반 바이오센서는 정신 질환의 예방과 조기 치료에 도움을 줄 수 있다.
뇌전증 모니터링
간질에서 차세대 비디오 EEG 모니터링은 간질 발작을 예측하고 수면, 스트레스, 영양 및 기분 [14]뇌전증과 같은 일상생활 활동의 변화로 간질 발작을 예방할 수 있다.
독성 모니터링
스마트 바이오센서는 수은이나 납과 같은 독성 물질을 감지하여 [15]경보를 제공할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Pachmann, Katharina; Camara, Oumar; Kohlhase, Annika; Rabenstein, Carola; Kroll, Torsten; Runnebaum, Ingo B.; Hoeffken, Klaus (2010-08-08). "Assessing the efficacy of targeted therapy using circulating epithelial tumor cells (CETC): the example of SERM therapy monitoring as a unique tool to individualize therapy". Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 137 (5): 821–828. doi:10.1007/s00432-010-0942-4. ISSN 0171-5216. PMC 3074080. PMID 20694797.
  2. ^ a b c d e Fraser, C. G.; Fogarty, Y. (1989). "Interpreting laboratory results". BMJ (Clinical Research Ed.). 298 (6689): 1659–1660. doi:10.1136/bmj.298.6689.1659. PMC 1836738. PMID 2503170.
  3. ^ 임상 생화학 실험실 의학 협회의 C the반응성 단백질(세럼, 혈장).작성자: Brona Roberts.저작권이 있는 2012년
  4. ^ Park SH, Kim SY, Lee W, Chun S, Min WK (2012). "New decision criteria for selecting delta check methods based on the ratio of the delta difference to the width of the reference range can be generally applicable for each clinical chemistry test item". Ann Lab Med. 32 (5): 345–54. doi:10.3343/alm.2012.32.5.345. PMC 3427822. PMID 22950070.{{cite journal}}: CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
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  6. ^ "Nanosensors for Medical Monitoring". Technologyreview.com.
  7. ^ "Brain Damage Caused by Neuroleptic Psychiatric Drugs". Mindfreedom.org. 2007-09-15.
  8. ^ "Medications That Can Cause Nerve Damage". Livestrong.com.
  9. ^ a b Hyman, Mark (December 2008). The UltraMind Solution: Fix Your Broken Brain by Healing Your Body First. Scribner. ISBN 978-1-4165-4971-0.
  10. ^ Genz, Jutta; Haastert, Burkhard; Meyer, Gabriele; Steckelberg, Anke; Müller, Hardy; Verheyen, Frank; Cole, Dennis; Rathmann, Wolfgang; Nowotny, Bettina; Roden, Michael; Giani, Guido; Mielck, Andreas; Ohmann, Christian; Icks, Andrea (2010). "Blood glucose testing and primary prevention of diabetes mellitus type 2 - evaluation of the effect of evidence based patient information". BMC Public Health. 10: 15. doi:10.1186/1471-2458-10-15. PMC 2819991. PMID 20074337.
  11. ^ Jovanov, E.; Lords, A. O.; Raskovic, D.; Cox, P. G.; Adhami, R.; Andrasik, F. (2003). ""Stress monitoring using a distributed wireless intelligent sensor system"" (PDF). IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine : The Quarterly Magazine of the Engineering in Medicine & Biology Society. IEEE. 22 (3): 49–55. doi:10.1109/MEMB.2003.1213626. PMID 12845819. S2CID 902182. Archived from the original (PDF) on 2020-07-30.
  12. ^ Al-Jebrni, Abdulrhman H.; Chwyl, Brendan; Wang, Xiao Yu; Wong, Alexander; Saab, Bechara J. (May 2020). "AI-enabled remote and objective quantification of stress at scale". Biomedical Signal Processing and Control. 59: 101929. doi:10.1016/j.bspc.2020.101929.
  13. ^ HUANG YJ; MARUYAMA Y; Lu, K. S.; PEREIRA E; PLONSKY I; BAUR JE; Wu, D.; ROPER SD (2005). "Using Biosensors to Detect the Release of Serotonin from Taste Buds During Taste Stimulation". Archives Italiennes de Biologie. 143 (2): 87–96. PMC 3712826. PMID 16106989.
  14. ^ Kamel JT, Christensen B, Odell MS, D'Souza WJ, Cook MJ (December 2010). "Evaluating the use of prolonged video-EEG monitoring to assess future seizure risk and fitness to drive". Epilepsy Behav. 19 (4): 608–11. doi:10.1016/j.yebeh.2010.09.026. PMID 21035403. S2CID 44834010.
  15. ^ Karasinski, Jason; Sadik, Omowunmi; Andreescu, Silvana (2006). "Multiarray Biosensors for Toxicity Monitoring and Bacterial Pathogens". Smart Biosensor Technology. Optical Science and Engineering. Vol. 20065381. CRC. pp. 521–538. doi:10.1201/9781420019506.ch19. ISBN 978-0-8493-3759-8.

추가 정보

  • 마취 및 진정 중 의식의 모니터링 수준, Scott D.켈리, 박사, ISBN 978-0-9740696-0-9
  • 의료 센서 네트워크: 실용 구현을 위한 과제, Daniel Tze Huei Lai(편집자), Marimuthu Palaniswami(편집자), Rezaul Beg(편집자), ISBN 978-1-4398-2181-7
  • 심혈관계 의학 및 치료의 혈압 모니터링(현대 심장학), 윌리엄 B.흰색, ISBN 978-0-89603-840-0
  • 주산기 및 신생아 의학에서의 생리학적 모니터링 및 기기 진단, 이브 W. 브랜스, 윌리엄 W.Hay Jr, ISBN 978-0-521-41951-2
  • 의학 나노테크놀로지와 나노의학(나노테크놀로지의 전망), 해리 F.Tibbals, ISBN 978-1-4398-0874-0

외부 링크