System automatycznego wsparcia triażu wykorzystujący algorytm drzewa decyzyjnego i funkcję szans przeżycia

• Autorzy: Dobrowolski Andrzej P. , Oskwarek Paweł , Rokicki Szymon , Wiktorzak Paweł , Łubkowski Piotr , Murawski Piotr

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0053.6743

Warianty tytułu

EN

Automated triage supporting system with a decision tree algorithm and survival function

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zdarzenia z dużą liczbą poszkodowanych są elementem nieodłącznie związanym z działaniami na polu walki. różnica między triażem stosowanym na polu walki i tym dotyczącym cywilnych wypadków o charakterze masowym wynika bezpośrednio ze specyfiki zdarzenia i założonych celów. Podczas konfliktów zbrojnych priorytetem jest zrealizowanie postawionych zadań i celów. z punktu widzenia dowodzenia misja ratowania poszkodowanych odbywa się w dużej mierze po to, by mogli oni jak najszybciej wrócić do dalszych działań - priorytetem na polu walki jest wykonanie misji, a nie ratowanie wszystkich rannych. w trakcie konfliktów zbrojnych siły i środki zawsze będą ograniczone, a ewakuacja poszkodowanych będzie musiała się odbywać wieloetapowo lub będzie wydłużona w czasie. ratownicy często mają do czynienia z przedłużającą się opieką na polu walki i są zmuszeni zajmować się rannymi dużo dłużej niż podczas cywilnych zdarzeń o charakterze masowym. implementacja nowych rozwiązań technologicznych minimalizujących potencjalny błąd ludzki, gromadzących i automatycznie analizujących dane medyczne w czasie rzeczywistym, umożliwi - szczególnie w teatrze działań wojennych - szybszą identyfikację stanu poszkodowanych i wyznaczenie priorytetów. obecnie, gdy wojna przybiera zupełnie inną formę, należy szukać rozwiązań, które dadzą szansę przeżycia rannym. Priorytetem w przypadku zdarzeń o charakterze masowym staje się jak najszybsza ocena parametrów życiowych. Pozwala to na celowane udzielenie pomocy i ma zmniejszyć śmiertelność poszkodowanych oraz dać szansę dotarcia specjalistycznej pomocy. wykorzystanie sztucznej inteligencji umożliwi zoptymalizowanie działań ratowników już na etapie docierania na miejsce zdarzenia. w artykule przedstawiono nowatorski algorytm segregacji uwzględniający wartość tzw. funkcji szans przeżycia, który jest elementem systemu wspomagania decyzji ewakuacji medycznej opartego na integracji monitoringu i analizy parametrów życiowych żołnierza z systemem zabezpieczenia medycznego.

EN

Events with a large number of casualties are an element inherent in activities on the battlefield. The difference in the triage used on the battlefield in relation to the triage used in the case of mass civil accidents results directly from the specificity of the event and the assumed goals. during armed conflicts, the priority is to achieve the tasks and goals set. From the point of view of the command, the mission to rescue the casualties takes place largely, so that they can be restored to further operations as soon as possible - the priority on the battlefield is to complete the mission, not to rescue all the wounded. during armed conflicts, forces and resources will always be limited, and the evacuation of the victims will have to be carried out in several stages or will be extended in time. rescuers often have to deal with prolonged care on the battlefield and they are forced to deal with the wounded much longer than during mass civilian incidents. The implementation of new technological solutions that minimise potential human error, collect and automatically analyse medical data in real time, will enable us - especially in the theater of war - faster identification of the condition of the injured and setting priorities. nowadays, when war takes a completely different form, solutions should be sought that will give the wounded a chance to survive. The priority in the case of MASCAL events is the quickest possible assessment of vital parameters that allow for targeted assistance, which are intended to reduce the mortality rate of the victims, give a chance to get specialist help. The use of artificial intelligence will make it possible to optimise the activities of rescuers already at the stage of reaching the scene of the event. The article presents an innovative segregation algorithm that takes into account the value of the so-called function of survival chances, which is an element of the medical evacuation decision support system, based on the integration of monitoring and analysis of soldier’s vital signs with the medical security system.

Słowa kluczowe

PL

parametry życiowe; triaż; sieć wektorów wspierających

EN

vital signs; triage; support vector machine

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
• Rocznik: 2022
• Tom: Vol. 71, nr 3
• Strony: 31--67
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Dobrowolski Andrzej P.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, ul. gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

• https://orcid.org/0000-0002-0593-158X

autor

Oskwarek Paweł

• Wojskowy Instytut Medyczny - Państwowy Instytut Badawczy, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

autor

Rokicki Szymon

• Wojskowy Instytut Medyczny - Państwowy Instytut Badawczy, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

autor

Wiktorzak Paweł

• Wojskowy Instytut Medyczny - Państwowy Instytut Badawczy, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

autor

Łubkowski Piotr

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, ul. gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

• https://orcid.org/0000-0002-1748-5070

autor

Murawski Piotr

• Wojskowy Instytut Medyczny - Państwowy Instytut Badawczy, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

• https://orcid.org/0000-0002-0643-8893

Bibliografia

• [1] Owczuk R., Anestezjologia i intensywna terapia, wyd. 1, wydawnictwo lekarskie PZWL, 2021.
• [2] Fleming S., Thompson M., Stevens R., Heneghan C., Plüddemann A., Maconochie I., Tarassenko L., Mant D., Normal ranges of heart rate and respiratory rate in children from birth to 18 years of age: a systematic review of observational studies, lancet, 377, 2011, 1011-1018.
• [3] Szczeklik A., Gajewski P., Interna Szczeklika. Podręcznik chorób wewnętrznych, medycyna Praktyczna, Kraków 2014.
• [4] Williams B. et al., Wytyczne ESC/ESH dotyczące postępowania w nadciśnieniu tętniczym (2018), nadciśnienie tętnicze w Praktyce, 4, 2, 2018, 49-142.
• [5] Głowacka J., Krytyczny przegląd metod analizy i wnioskowania, raport wewnętrzny, WAT, 2021.
• [6] Mello F. C., Bastos L. G., Soares S. L. M. et al., Predicting smear negative pulmonary tuberculosis with classification trees and logistic regression: a cross-sectional study, BMC Public Health, 6, 43, 2006, 1-8.
• [7] Zhang H., Holford T., Bracken M.B., A tree-based method of analysis for prospective studies, statistics in medicine, 15, 1, 1996, 37-49.
• [8] Dobrowolski A., Opracowanie wstępnego zbioru kluczowych parametrów diagnostycznych, raport wewnętrzny, WAT, 2021.
• [9] Dobrowolski A., Opracowanie formatu wektora parametrów i pilotażowego algorytmu klasyfikacji, raport wewnętrzny, WAT, 2021.
• [10] Pollaris G., Sabbe M., Reverse triage: more than just another method, European Journal of Emergency Medicine, 23, 4, 2016, 240-247.
• [11] Wójtowicz B., Dobrowolski A.P., Tomczykiewicz K., Fall detector using discrete wavelet decomposition and SVM classifier, Metrology and Measurement Systems, 22, 2, 2015, 303-314.
• [12] Dobrowolski A.P., Suchocki M., Tomczykiewicz K., Majda-Zdancewicz E., Classification of auditory brainstem response using wavelet decomposition and SVM network, Biocybernetics and Biomedical Engineering, 36, 2, 2016, 427-436.
• [13] Stasiakiewicz P., Dobrowolski A.P., Targowski T., Gałązka-Świderek N., Sadura-Sieklucka T., Majka K., Skoczylas A., Lejkowski W., Olszewski R., Automatic classification of normal and sick patients with crackles using wavelet packet decomposition and support vector machine, Biomedical Signal Processing and Control, 67, 2021, 1-13.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).