BISエンジンの部分処理を用いた心停止後覚醒予測のEEGモデル開発

概要

BISエンジンで処理した48時間EEGから4つのサブパラメータ（逆BSR、平均スペクトル電力、ガンマ電力、シータ/デルタ電力）を用いた小規模NNは、心停止後の指示追従回復をAUC 0.86で高感度に予測し、定性的EEGスコアリングを上回りました。ガンマ帯域電力は新規の回復相関指標でした。

主要発見

• 4つのBISサブパラメータを用いた3層NNはAUC 0.86、正確度0.87、感度0.83、特異度0.88を達成。
• 指示追従回復の予測で修正Westhall定性的EEG枠組みを上回った。
• ガンマ帯域電力が心停止後回復の新規正相関指標として同定された。
• 前側頭EEGの48時間データからの時間平均特徴のみで高性能が得られた。

臨床的意義

外部検証が得られれば、既存のBIS機器で得られるEEGサブパラメータにより、ICUや手術室で心停止後の予後を早期かつ容易に評価でき、家族説明や治療方針決定を支援します。なお、多面的予後評価の補助として用いるべきです。

限界

• 単施設の後ろ向き研究であり、多施設外部検証が未実施。
• BIS固有サブパラメータに依存し、鎮静やTTMによる交絡の可能性がある。

今後の方向性

前向き多施設検証、臨床変数や他モダリティとの統合、ベッドサイド即時運用の実現性・意思決定・アウトカムへの影響評価が求められる。