Norepinephrine (NE), an endogenous catecholamine, is a mainstay treatment for septic shock, which is a life-threatening manifestation of severe infection. NE counteracts the loss in blood pressure associated with septic shock. However, an NE infusion that is too low fails to counteract the blood pressure drop, and an NE infusion that is too high can cause a hypertensive crisis and heart attack. Ideally, the NE infusion rate should maintain a patient’s mean arterial blood pressure (MAP) above 65 mmHg. There are a few data-driven, quantitative models to predict the MAP, and incorporate NE effects. This paper presents a model, driven by intensive care unit (ICU) measurable data and known NE inputs, to predict the future MAP of an ICU patient. We derive a least square estimation model for MAP based on available ICU data, including heart period, NE infusion rate, and respiration wave. We learn the parameters of our model from initial patient data and then use this information to predict future MAP data. We assess our model with data from 12 septic patients. Our model successfully predicts and tracks MAP when the NE infusion rate changes. Specifically, we predict MAP 3 to 20 min in the future with the mean error of less than 4 to 7 mmHg over 12 patients. Conclusion: this new approach creates the potential to advance methods for predicting NE infusion rate in septic patients. Significance: successfully predicted patients’ MAP could reduce catastrophic human error and lessen clinicians’ workload.

中文翻译：

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接受去甲肾上腺素的脓毒症患者平均动脉血压实时短期估计的降秩最小二乘法

去甲肾上腺素 (NE) 是一种内源性儿茶酚胺，是脓毒性休克的主要治疗方法，脓毒性休克是严重感染危及生命的表现。NE 抵消与感染性休克相关的血压下降。然而，太低的 NE 输注不能抵消血压下降，而太高的 NE 输注会导致高血压危象和心脏病发作。理想情况下，NE 输注速率应将患者的平均动脉血压 (MAP) 维持在 65 mmHg 以上。有一些数据驱动的定量模型可以预测 MAP，并结合 NE 效应。本文提出了一个由重症监护病房 (ICU) 可测量数据和已知 NE 输入驱动的模型，用于预测 ICU 患者的未来 MAP。我们基于可用的 ICU 数据（包括心脏周期、NE 输注速率和呼吸波。我们从初始患者数据中学习我们模型的参数，然后使用这些信息来预测未来的 MAP 数据。我们使用来自 12 名脓毒症患者的数据评估我们的模型。当 NE 输注速率发生变化时，我们的模型成功地预测和跟踪 MAP。具体来说，我们预测未来 3 到 20 分钟的 MAP，12 名患者的平均误差小于 4 到 7 mmHg。结论：这种新方法为改进预测脓毒症患者 NE 输注率的方法创造了潜力。意义：成功预测患者的 MAP 可以减少灾难性的人为错误并减轻临床医生的工作量。我们使用来自 12 名脓毒症患者的数据评估我们的模型。当 NE 输注速率发生变化时，我们的模型成功地预测和跟踪 MAP。具体来说，我们预测未来 3 到 20 分钟的 MAP，12 名患者的平均误差小于 4 到 7 mmHg。结论：这种新方法为改进预测脓毒症患者 NE 输注率的方法创造了潜力。意义：成功预测患者的 MAP 可以减少灾难性的人为错误并减轻临床医生的工作量。我们使用来自 12 名脓毒症患者的数据评估我们的模型。当 NE 输注速率发生变化时，我们的模型成功地预测和跟踪 MAP。具体来说，我们预测未来 3 到 20 分钟的 MAP，12 名患者的平均误差小于 4 到 7 mmHg。结论：这种新方法为改进预测脓毒症患者 NE 输注率的方法创造了潜力。意义：成功预测患者的 MAP 可以减少灾难性的人为错误并减轻临床医生的工作量。