Hypotonie früher vorhersagen.* Frühzeitig handeln.1,2
Mit der Acumen Intelligent Decision Support Suite können Sie hämodynamische Instabilität, die zu Hypotonie und den damit verbundenen Risiken führen kann, erkennen und proaktiv behandeln. Sie bietet auch eine retrospektive Analyse für das Management von Hypotonie.3,4
Die Acumen HPI-Software – die auf einem einzigartigen Algorithmus 1 basiert, der mit maschinellem Lernen entwickelt wurde – kann den Beginn einer Hypotonie vorhersagen.1, 4-6
Die Acumen HPI-Software liefert eine Reihe fortschrittlicher hämodynamischer Druck- und Flussparameter:
- Warnt Sie, wenn ein Patient zu Hypotonie tendiert.7
- So können Sie die Grundursache untersuchen und verstehen 8 und die beste Vorgehensweise bestimmen.8,9
- Mögliche Vermeidung von Hypotonie und den damit verbundenen Risiken.8,9
Der Zugriff auf die Acumen HPI-Software erfolgt über einen minimal-invasiven Acumen IQ-Sensor oder eine Fingermanschette, die mit einer erweiterten Überwachungsplattform verbunden sind.4
Softwarepaket zur vorausschauenden Entscheidungsunterstützung
Schulungsressourcen
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Acumen Hypotension Prediction Index (HPI)-Software
Die Acumen HPI-Software – die auf einem einzigartigen Algorithmus basiert, der mit maschinellem Lernen entwickelt wurde – kann den Beginn einer Hypotonie vorhersagen.1, 4-6
Einige Studien haben eine reduzierte Inzidenz, Dauer und Schwere von IOH* während einer nicht-kardiologischen Operation unter Anleitung eines Acumen HPI-Softwareprotokolls im Vergleich zum Behandlungsstandard gezeigt.8,9
*IOH ist definiert als MAP < 65 mmHg für mindestens eine Minute.
Acumen IQ-Fingermanschette
Die Acumen IQ-Fingermanschette aktiviert die Acumen HPI-Software und liefert gleichzeitig nichtinvasiv kontinuierlich Blutdruck- und erweiterte hämodynamische Parameter.
Acumen IQ-Sensor
Der Acumen IQ-Sensor aktiviert die Acumen HPI-Software, aktualisiert automatisch alle 20 Sekunden erweiterte Parameter und spiegelt schnelle physiologische Veränderungen bei Patienten wider.
Acumen Analytics-Software
Die Acumen Analytics-Software ermöglicht es Ihnen, hämodynamische Parameter, einschließlich des mittleren arteriellen Drucks, rückwirkend anzuzeigen und zu analysieren, und gibt Ihnen Einblicke in die Häufigkeit, Dauer und Prävalenz intraoperativer Hypotonie in Ihrer Praxis.
HemoSphere multifunktionale
Überwachungsplattform
Die einzige modulare hämodynamische Überwachungsplattform, die eine umfassende Manschetten-, Sensor- und Katheterkompatibilität und die erste Software zur prädiktiven Entscheidungsunterstützung ihrer Art bietet.4,6
Entdecken Sie die HemoSphere multifunktionale Überwachungsplattform »
Hämodynamische Weiterbildung
Hämodynamische Schulung, die den klinischen Fortschritt voranbringt
Auf der Basis eines langfristigen Engagements zur Verbesserung der Patientenversorgung in Chirurgie und Intensivmedizin können Sie bei Edwards Klinische Weiterbildung genau die Leistungen abrufen, die Ihrem individuellen Schulungsbedarf entsprechen. Dafür werden stets aktuelle Ressourcen und Hilfsmittel bereitgestellt, die Sie kontinuierlich bei der Bewältigung der klinischen Herausforderungen von heute und morgen unterstützen.
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- Hatib F et al, Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis Anesthesiology 2018, Vol.129, 663-674.
- Davies SJ, Vistisen ST, Jian Z, Hatib F, Scheeren TWL. Ability of an Arterial Waveform Analysis–Derived Hypotension Prediction Index to Predict Future Hypotensive Events in Surgical Patients. Anesth Analg. 2020 Feb;130(2):352-359.
- Salmasi, V., Maheshwari, K., Yang, G., Mascha, E.J., Singh, A., Sessler, D.I., & Kurz, A. (2017). Relationship between intraoperative hypotension, defined by either reduction from baseline or absolute thresholds, and acute kidney injury and myocardial injury after noncardiac surgery: A retrospective cohort analysis. Anesthesiology, 126(1), 47-65.
- Ward H. van der Ven, Denise P. Veelo, Marije Wijnberge, Björn J.P. van der Ster, Alexander P.J. Vlaar, Bart F. Geerts, One of the first validations of an artificial intelligence algorithm for clinical use: The impact on intraoperative hypotension prediction and clinical decision-making, Surgery, Volume 169, Issue 6, 2021, Pages 1300- 1303, ISSN 0039-6060, https://doi.org/10.1016/j.surg.202 0.09.041.
- Mathis MR, Kheterpal SK, Najarian K. Artificial intelligence for anesthesia: what the practicing clinician needs to know. Anesthesiology. 2018;129(4):619- 622.
- Feras Hatib, Zhongping Jian, Sai Buddi, Christine Lee, Jos Settels, Karen Sibert, Joseph Rinehart, Maxime Cannesson; Machinelearning Algorithm to Predict Hypotension Based on Highfidelity Arterial Pressure Waveform Analysis. Anesthesiology 2018; 129:663– 674 doi: https://doi.org/10.1097/ALN.000 0000000002300.
- Pinsky MR. Chapter 5: Overview of the circulation. In: Cannesson M, Pearse R, eds. Perioperative hemodynamic monitoring and goal directed therapy: from theory to practice. 2nd ed. Cambridge University Press;2015:29-38.
- Schneck E, Schulte D, Habig L, et al. Hypotension prediction index based protocolized haemodynamic management reduces the incidence and duration of intraoperative hypotension in primary total hip arthroplasty: a single centre feasibility randomised blinded prospective interventional trial. J Clin Monit Comput. 2020;34(6):1149-1158.
- Wijnberge M, Geerts BF, Hol L, et al. Effect of a machine learning–derived early warning system for intraoperative hypotension vs standard care on depth and duration of intraoperative hypotension during elective noncardiac surgery.
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