人工智能肠鸣音监测对优化重度颅脑损伤患者早期肠内营养支持时机的价值

摘要

目的 探讨基于人工智能的肠鸣音(BS)监测对优化重度颅脑损伤(sTBI)早期肠内营养(EEN)支持时机的价值。方法 选取sTBI患者166例作为研究对象，并采用随机数字法分为对照组(n=83)和观察组(n=83)。对照组采用人工评估判定肠内营养支持时机；观察组采用基于人工智能的BS监测判定肠内营养支持时机。观察2组患者的肠内营养喂养耐受度、喂养量、营养支持相关指标、营养指标和并发症发生情况。结果 对照组营养支持第1、3、7天的肠内营养耐受评估量表评分和喂养不耐受(FI)发生率高于观察组，差异有统计学意义(P<0.05)。观察组营养支持前3 d、>3～7 d和>7～14 d平均每日喂养量高于对照组，差异有统计学意义(P<0.05)。观察组达到目标量70%的时间为(78.25±12.08) h,短于对照组的(90.94±15.31) h,差异有统计学意义(P<0.05)。营养支持第1、3、7天的胃残余容积量(GRV)少于对照组，差异有统计学意义(P<0.05)。营养支持4周后，观察组的白蛋白(ALB)、前白蛋白(PA)和小腿围(CC)高于对照组，差异有统计学意义(P<0.05)。观察组发生并发症患者占比为37.35%,低于对照组的60.24%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 基于人工智能的BS监测可缩短sTBI患者达到肠内营养目标喂养量的时间，降低FI发生风险，并为sTBI患者EEN的启动时机提供关键临床决策支持。

关键词

重度颅脑损伤 / 早期肠内营养 / 人工智能 / 肠鸣音 / 喂养不耐受 / 临床决策支持 / 白蛋白 / 营养指标

基金资助

四川省卫健委普及应用项目(21PJ028)