리뷰 논문

중증 질환 환자의 침상 옆 설하 미세혈류 모니터링을 위한 최신 방법, 품질 관리 및 중개적 관점

DOI:

10.3791/71498

⸱

2026년 8월 21일

 ,  ,  ,  , 
1Department of Critical Care Medicine, The Fourth Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 2International Institutes of Medicine, Zhejiang University, 3College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

본 리뷰에서는 획득 품질, 표준화된 보고, 검증 및 임상 적용에 중점을 두고 침상 옆 설하 미세혈관 모니터링의 최신 방법들을 검토합니다. 또한 기성 증거와 저자가 제안한 개념을 구분하고, 재현성, 안전성 및 향후 임상 평가를 위한 실질적인 우선순위를 제시합니다.

초록

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

중증 환자에게서 혈압, 심박출량 및 기타 전신 혈역학적 목표 수치가 회복된 후에도 미세혈관 순환 이상이 지속될 수 있습니다. 설하 점막은 미세혈관 순환을 침상 옆에서 반복적으로 평가할 수 있는 접근 가능한 부위를 제공하지만, 일상적인 임상 적용은 획득 아티팩트, 작업자 의존성, 이미지 분석 부담, 측정 품질의 가변성, 그리고 치료 의사결정과의 불확실한 관계 등으로 인해 여전히 제한적입니다. 본 서술적 리뷰의 목적은 침상 옆 설하 미세혈관 순환 모니터링을 위한 현재의 방법들을 검토하고, 그 강점과 한계를 평가하며, 일상적인 임상 실무로의 전환을 위한 실질적인 우선순위를 식별하는 것입니다. 본 리뷰에서는 혈관 형태, 혈관 밀도, 혈구 흐름 패턴, 지역적 속도 관련 신호, 조직 산소포화도 및 데이터 품질을 평가하기 위해 확립되었거나 새롭게 등장한 측정법들을 요약하며, 이러한 상호 보완적인 측정치들이 서로 대체 가능하지 않으며 엄격한 품질 관리가 필요함을 강조합니다. 또한, 다양한 측정 영역에 적합한 표준화된 획득 및 보고 고려 사항, 성능 지표, 반복성 테스트, 분석적 검증 및 벤치마크 비교를 서술합니다. 마지막으로, 감지, 품질 관리, 데이터 처리 및 침상 옆 보고를 위한 구조화된 프레임워크를 보여주기 위해 저자가 제안하는 모듈형 워크플로우를 제시합니다. 이 개념적 프레임워크는 향후 기술 개발과 임상 검증을 안내하기 위한 것이며, 임상적으로 검증된 장치, 진단 시스템 또는 치료 알고리즘을 나타내는 것이 아닙니다.

서론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

쇼크 소생술은 일반적으로 혈압, 심박출량, 젖산 및 기타 전신 변수를 기준으로 진행됩니다. 이러한 측정 지표들은 필수적이지만, 혈액이 개별 모세혈관床(capillary beds)에 효과적으로 도달하고 있는지 항상 나타내지는 않습니다. 패혈증의 경우, 내피 세포 손상, 글리코칼릭스(glycocalyx) 파괴, 혈액-세포 상호작용의 변화 및 혈관 조절 장애로 인해 관류 모세혈관 밀도가 감소하고 불균일한 혈류가 발생할 수 있습니다1,2. 조직 관류의 상응하는 회복 없이 전신 혈역학적 상태만 개선되는 이러한 해리 현상을 혈역학적 비일관성(hemodynamic incoherence)이라고 합니다3,4.

설하 점막은 미세혈관 순환을 반복적으로 침상 옆에서 평가할 수 있는 실용적이고 접근성이 좋은 부위를 제공합니다. 휴대용 생체 현미경(HVM)은 중증 환자를 대상으로 침상 옆에서 가장 많은 증거를 생성해 왔습니다5,6. 그러나 일상적인 임상 적용은 여전히 어렵습니다. 합의 성명서 및 방법론적 검토 결과, 타액, 프로브 압력, 기포, 움직임 및 불안정한 조명이 저품질 이미지 획득의 공통적인 원인으로 확인되었습니다7. 또한, 이미지 분석은 기술적으로 까다롭고 시간이 많이 소요되는 경우가 많습니다8. 공식적인 이미지 품질 점수 체계 및 검증 연구를 통해 저품질 비디오가 보고된 미세혈관 순환 변수에 상당한 영향을 미칠 수 있음이 추가로 입증되었습니다9,10.

본 리뷰에서는 침상 옆 설하 미세혈관 모니터링을 위한 기존 및 최신 방법들의 역량과 한계를 검토하고, 근거가 가장 강력한 지점을 확인하며, 성공적인 임상 적용을 위한 실질적인 요구 사항을 논의합니다. 미세혈관 병태생리학이나 모니터링 기술에 대한 광범위한 개요를 제공하는 대신, 본 리뷰는 표준화된 HVM 유래 측정치, 획득 품질, 실패 모드 인식, 최소 보고 요구 사항, 모듈 수준 검증, 도메인별 분석적 밸리데이션 및 임상 평가를 향한 단계적 경로에 집중합니다. 리뷰 전반에 걸쳐, 제안된 프레임워크가 임상적으로 검증된 모니터링 시스템임을 암시하는 것을 방지하기 위해 기존의 근거와 저자가 제안하는 설계 개념 및 밸리데이션 우선순위를 명확히 구분하였습니다.

리뷰 및 관점

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

문헌 검색 및 범위
초기 표적 검색은 데이터베이스 구축 시점부터 2026년 1월 1일까지 PubMed/MEDLINE, Embase 및 Web of Science Core Collection을 대상으로 수행되었습니다. 2026년 6월 22일에는 설하 미세혈류 모니터링, 표준화된 휴대용 생체 현미경 지표, 획득 품질, 후보 센싱 접근 방식, 자동 분석, 모듈 수준의 검증 및 임상 적용과 직접적으로 관련된 최신 출판 연구를 식별하기 위해 집중 업데이트 검색을 실시했습니다. 검색어는 설하 미세혈류와 직교 편광 분광(OPS) 영상, 측방 암시야(SDF) 영상, 입사 암시야(IDF) 영상, 근적외선 분광법(NIRS), 레이저 및 도플러 기반 방법, 경피 이산화탄소 모니터링, 자동 영상 분석, 인공지능, 패혈증, 쇼크 및 중증 질환을 조합하여 사용했습니다. 또한 관련 리뷰, 합의 성명서 및 방법론 논문의 참고문헌 목록을 검토했습니다.

본 검색은 치료 효과나 진단 정확도에 대한 포괄적인 추정치를 제공하기보다, 서술적 및 중개적 합성을 지원하도록 설계되었습니다. 선정 대상 자료에는 합의 성명서, 방법론 및 검증 연구, 임상 관찰 및 중재 연구, 그리고 초기 단계 모니터링 시스템과 관련된 보고 지침이 포함되었습니다. 동물 연구 및 비설하 연구는 생리학적 타당성, 기술적 한계 또는 도메인 일치 벤치마크를 명확히 하는 경우에만 포함되었습니다. 검토는 영어로 작성된 출판물로 제한되었습니다. 예시 설계 사례로 사용된 공개 특허를 제외하고, 동료 검토를 거치지 않은 자료는 측정 성능이나 임상적 유효성의 근거로 사용되지 않았습니다. 체계적인 특허 지형 검색은 수행되지 않았습니다. 정식 편향 위험 평가 및 정량적 합성 또한 수행되지 않았습니다. 아래에서 논의되는 저자 공개 특허는 분석적 타당성, 안전성, 타당성, 규제 준비도 또는 임상적 유효성의 근거로 취급되지 않았습니다.

전신 혈역학의 임상적 근거 및 한계
대부분의 임상적 근거는 치료 지침보다는 상관관계에 관한 것입니다. 패혈성 쇼크에서 예후 평가를 위해 말초 및 설하 관류 측정의 결합 방법이 연구되었습니다11. 낮은 관류 혈관 밀도는 장기 기능 부전 및 사망률과 연관이 있었으며12, 쇼크가 있는 80세 이상의 환자에서 중환자실(ICU) 입원 당시의 비정상적인 설하 관류는 30일 사망률과 독립적으로 연관되어 있었습니다13. 이러한 연구들은 설하 미세순환 평가의 임상적 관련성을 뒷받침하지만, 미세순환 측정치에 근거한 조치가 환자의 예후를 개선한다는 것을 입증하지는 않았습니다.

주요 무작위 배정 근거는 여전히 주의가 필요하다는 입장을 유지하고 있다. 한 다기관 임상 시험에서 치료 계획에 설하 미세혈관 변수를 통합한 결과, 수액 및 혈관 활성 치료의 변경 횟수는 증가했으나 30일 사망률은 감소하지 않았다14. 수액 투여에 대한 리뷰들 역시 가변적인 반응을 보고하고 있는데, 심박출량이 증가하고 조직 관류가 손상된 경우 개선될 가능성이 높지만, 모든 환자나 모든 수액 전략에 대해 이점이 있다고 가정할 수는 없다15,16. 미세혈관 유도 소생술에 대한 더 광범위한 리뷰에서도 이 접근법의 임상적 유용성이 아직 입증되지 않았다는 유사한 결론에 도달했다17.

따라서 생리학적 타당성, 예후적 연관성, 측정 타당성, 병상 적용 가능성 및 임상적 유용성은 각각 서로 다른 질문에 해당합니다. 임상적으로 유용한 모니터링 시스템은 단순히 비정상적인 신호를 감지하는 것 이상의 기능을 수행해야 합니다. 즉, 재현 가능한 측정값을 생성하고, 데이터가 신뢰할 수 없는 시점을 표시하며, 부적절한 중재를 유도하지 않고 미리 지정된 재평가 프로세스에 통합되어야 합니다.

설하 부위의 임상적 가치 및 한계
설하 점막에는 침상에서 반복적으로 평가할 수 있는 조밀한 표면 혈관 네트워크가 포함되어 있습니다. 건강한 지원자를 대상으로 혈관 형태의 매핑이 이루어졌으며18, 해부학적 가이드에 따른 부위 선택은 측정 간의 일관성을 향상시킬 수 있습니다19. 또한 만성 심부전에서 설하 모세혈관 희소 현상이 보고된 바 있습니다20. 종합적으로 이러한 결과들은 설하 점막이 가능한 관찰 부위임을 뒷받침하지만, 질환이나 장치 전반에 걸친 보편적인 참조 범위가 확립된 것은 아닙니다.

설하 측정값은 전신적이기보다 국소적인 상태를 나타냅니다. 돼지를 대상으로 한 출혈성 쇼크 연구에서는 설하 토노미터 신호가 국소 미세순환 변화를 추적한다는 것이 입증되었으며21, 양을 대상으로 한 연구에서는 특정 패혈성 및 출혈성 조건 하에서 결막과 설하 미세순환의 변화가 평행하게 나타남을 확인하였습니다22. 인간 데이터는 일관성이 다소 떨어지는데, 복강 내 패혈증 수술 후 수액 부하에 대해 장 미세순환과 설하 미세순환의 반응이 서로 다르게 나타났습니다23. 따라서 설하 모니터링은 모든 장기를 대표하는 보편적인 대리 지표로 활용하기보다는, 접근 가능한 조직층으로부터 얻은 정보를 제공하는 것으로 해석해야 합니다.

확립된 및 후보 측정 영역
본 리뷰에서 고려된 방법들은 혈관 형태 및 밀도, 혈구 흐름 또는 국소 속도, 조직 산소화, 데이터 품질의 네 가지 핵심 측정 범주로 그룹화할 수 있습니다. 가용한 증거의 성숙도는 실질적으로 차이가 있습니다. HVM은 설하 영상 획득 및 분석을 위한 전용 표준을 갖추고 있는 반면5,6, 다른 여러 양식들은 보완적, 간접적, 신규 또는 후보 접근법으로 포함되어 있습니다. 조직-가스 측정은 설하 혈관이나 모세혈관 흐름을 직접 시각화하지 않으므로, 선택적인 맥락 정보로 별도로 간주하는 것이 가장 적절합니다. 단일 방법으로 모든 측정 영역을 다룰 수는 없으며, 서로 다른 물리적 원리에서 도출된 결과물을 상호 대체 가능한 것으로 간주해서는 안 됩니다.

HVM은 표재성 설하 혈관을 통해 이동하는 적혈구를 가장 직접적으로 시각화하여 제공합니다. OPS 영상 기술은 병상에서 미세혈관의 편광 시각화를 처음으로 가능하게 했습니다24. 이후 SDF 영상 기술은 펄스형 발광 다이오드 링을 사용하여 영상 대비를 개선했으며25, 나중에 IDF 영상 기술이 수술 후 및 중환자 케어 연구를 위한 휴대용 기술로 도입되었습니다26. 이러한 방법들은 절대적인 용적 혈류량보다는 주로 혈관 형태, 혈관 밀도 및 혈류 패턴을 특성화합니다.

HVM은 획득 품질에 특히 민감합니다. 타액, 기포, 조직 압착, 움직임, 초점 불량 및 불안정한 조명은 혈관을 가리거나 겉보기 흐름 패턴을 변화시킬 수 있습니다9,10. 따라서 품질 평가는 측정 자체의 필수적인 구성 요소입니다. 임상적으로 해석 가능한 보고서에는 분석에 채택된 데이터의 비율, 이미지 세그먼트의 거부 사유, 압착 또는 움직임 아티팩트의 검출 여부, 그리고 허용 가능한 획득이 이루어졌는지 여부가 명시되어야 합니다.

근적외선 반사 이미지 촬영과 NIRS는 서로 다른 접근 방식입니다. 본 리뷰에서 근적외선 반사 이미지 촬영은 표층 혈관의 대비를 향상시키기 위한 카메라 기반의 후보 기술을 의미합니다. 반면, NIRS는 빛의 흡수와 산란을 통해 조직 산소포화도의 체적 평균 신호를 도출하며 개별 모세혈관을 분해하지 않습니다27. NIRS 측정값은 샘플링 기하학적 구조, 조직 구성, 프로브 접촉 및 장치 고유의 알고리즘에 따라 달라지므로, 서로 다른 시스템을 사용하여 얻은 측정값이 반드시 상호 대체 가능한 것은 아닙니다28. 가용한 증거의 상당 부분이 ICU의 설하 환경에 특화되어 있지 않기 때문에, NIRS는 HVM을 대체하는 확립된 수단이라기보다 보완적인 산소포화도 측정 방식으로 간주됩니다.

레이저 도플러 혈류 측정법(Laser Doppler flowmetry)은 국소 관류 관련 신호를 제공하며29, 레이저 스펙클 대비 영상법(laser speckle contrast imaging)은 공간적 관류 지도를 생성합니다30. 이러한 기술들은 관류 평가에서 더 넓은 응용 범위를 가지고 있지만, 중환자 치료 실무에서 설하 HVM을 대체할 수 있는 확립된 방법은 아닙니다. 혀 복측의 카메라 기반 광혈류 측정법(photoplethysmography)은 유망하지만 여전히 탐색적인 단계이며, 여기서 도출된 특징들에 대한 추가적인 표준화가 필요합니다31. 마찬가지로, 경피 이산화탄소 모니터링은 특정 ICU 환경에서 가스 교환이나 말초 관류에 관한 추가 정보를 제공할 수 있으나, 이는 설하 영상 기술이 아니며 미세혈관 형태나 모세혈관 흐름의 직접적인 측정법도 아닙니다32.

실질적인 의미는 밀도 측정값, 도플러 기반 속도 추정치, 산소포화도 측정값 및 경피 가스 신호가 서로 다른 생리학적 질문을 다룬다는 것입니다. 이러한 측정값들을 결합하는 것이 유리할 수 있지만, 각 신호는 고유한 단위, 한계점, 품질 지표 및 적절한 참조 방법을 유지해야 합니다. 측정 범주와 대표적인 기술은 표 1에 요약되어 있습니다.

측정 범주대표 방법 및 후보 접근법주요 출력물주요 장점주요 한계 및 아티팩트근거 성숙도 및 중개 역할대표 참고문헌
형태 및 밀도휴대용 활체 현미경 (HVM; 직교 편광 스펙트럼 [OPS], 사이드스트림 암시야 [SDF] 및 입사 암시야 [IDF] 이미징; 확립된 설하 연구 접근법); 카메라 기반 근적외선 반사 이미징 (후보 표면 혈관 접근법)HVM: 총 혈관 밀도 (TVD), 관류 혈관 밀도 (PVD), 혈관 크기별 층화 밀도, 혈관 너비 분포, 분절 연속성 및 공간적 이질성. 후보 반사 이미징: 표면 혈관 대비, 분절 연속성 및 가시 혈관 밀도.HVM은 적혈구로 채워진 미세혈관을 직접 시각화하며 설하 영상 획득 및 분석을 위한 가장 발전된 표준을 보유하고 있다. 카메라 기반 반사 이미징은 표면 혈관 매핑 및 내장 이미지 분석을 지원할 수 있다.HVM은 프로브 압력, 움직임, 침, 기포, 초점 및 조명에 민감하다. 정의 및 측정값은 혈관 크기 임계값, 클립 선택, 소프트웨어 및 분석 규칙에 따라 달라진다. 근적외선 반사 이미징은 HVM과 동일하지 않으며 모세혈관 적혈구 흐름을 분해하지 못할 수 있다.확립됨: ICU 설하 부위의 HVM 형태 및 밀도 평가. 후보: 독립적인 구성 및 기준 검증이 필요한 표면 혈관 입력값으로서의 반사 이미징.5, 6, 8–10, 24–26
흐름 및 속도HVM 관류 및 흐름 점수 (PPV, MFI 및 흐름 이질성 지수), 이미지 유래 적혈구 속도, 레이저 도플러 유속계, 레이저 스펙클 대비 이미징, 카메라 기반 광혈류 측정법 (신규), 및 지역적 도플러 센싱 (후보 입력값)관류 혈관 비율 (PPV), 반정량적 미세혈관 흐름 지수 (MFI), 흐름 이질성 지수, 이미지 유래 적혈구 속도, 관류 관련 플럭스 또는 맵, 박동성 관련 특징 및 후보 지역 속도 관련 신호.관류, 공간적 흐름 이질성, 속도 및 박동성 변화에 대한 상보적 정보를 제공한다. HVM은 표준화된 반정량적 흐름 평가를 제공한다.MFI는 적혈구 속도의 절대적 측정치가 아니라 반정량적 흐름 점수이다. 양상에 따라 출력값은 상대적, 지역적 또는 깊이 의존적일 수 있다. 장치 특성, 분석 알고리즘, 혈관 크기 임계값, 움직임, 보정, 샘플링 깊이, 음향 결합 및 입사각이 모두 비교 가능성에 영향을 미친다.확립됨 (HVM에 한함): 설하 관류 및 흐름 점수 산정. 제한적/간접적: 레이저 기반 관류 방법. 신규: 혀 복면 광혈류 측정법. 후보: 도메인 일치 검증이 필요한 지역적 도플러 센싱.5, 6, 8, 29–31, 33, 40
산소포화도근적외선 분광법 (NIRS); 보정된 다중 스펙트럼 또는 분광법적 접근법 (선택 사항)조절된 생리학적 섭동 중의 조직 산소포화도 관련 추정치 및 동적 반응.조직 산소포화도에 관한 비침습적 추세 및 상보적 정보를 제공한다.신호는 부피 평균값이며 샘플링 깊이, 조직 광학적 특성, 프로브 압력, 주변광 및 장치별 보정에 의해 영향을 받는다. 개별 미세혈관은 분해되지 않는다.ICU 설하 부위에서 제한적/간접적이다. 보정 및 생리학적 검증 후 선택적인 상보적 산소포화도 모듈로 적합하며, 혈관 형태 또는 흐름 평가의 대체제가 아니다.27, 28
데이터 품질합의된 획득 표준, 이미지 품질 점수 시스템, 및 수동 또는 전문가 품질 검토수용 데이터 비율, 거부 사유, 초점, 움직임, 압력, 조명 또는 분비물 관련 품질 플래그, 획득 실패율 및 반복성 지표.측정 신뢰도, 불확실성 및 데이터 제외 사유를 명시적으로 만든다.품질 임계값은 양상별로 다르다. 모든 자동 품질 게이팅 시스템은 사전 지정된 참조 표준에 대해 독립적인 검증이 필요하다.확립됨: 교차 적용되는 HVM 획득 및 분석 표준. 향후 적용: 독립적 검증이 필요한 자동 품질 게이팅.5–10
선택적 맥락적 조직 가스 측정경피 이산화탄소 모니터링 (맥락적; 설하 이미징 방법 아님)경피 이산화탄소 분압, 경피-동맥 이산화탄소 차이 및 시간적 추세.환기에 관한 지속적이고 비침습적인 맥락적 정보를 제공하며, 동맥 측정값과 함께 해석할 때 혈역학적 손상을 반영할 수 있다.설하 미세혈관 형태나 혈구 흐름을 시각화하지 않는다. 정확도는 센서 온도, 평형화, 보정, 피부 관류 및 국소 조직 상태에 따라 달라진다.간접적 맥락 보조 수단: 설하 모니터링 방법이나 핵심 플랫폼 모듈이 아니다.32

표 1: 침상 옆 설하 미세혈관 평가를 위한 확립된 및 후보 측정 범주. 이 표는 대표적인 측정 기술, 주요 결과물, 주요 장점, 한계 및 아티팩트, 증거 성숙도, 중개 역할 및 대표 참고 문헌을 요약합니다. 생리학적 측정 범주(형태 및 밀도, 흐름 및 속도, 산소화)는 전반적인 요구 사항인 데이터 품질 및 선택적 맥락적 조직-가스 측정과 별도로 제시됩니다. 참고. 형태 및 밀도, 흐름 및 속도, 산소화는 생리학적 측정 범주를 나타냅니다. 데이터 품질은 모든 측정 영역에 적용되는 전반적인 요구 사항입니다. 선택적 조직-가스 모니터링은 핵심 설하 측정 범주가 아닌 맥락 정보로서 별도로 제시됩니다. 단일 기술이 하나 이상의 범주에 기여할 수 있으므로, 이러한 범주들은 상호 배타적이지 않습니다. HVM은 현재 설하 ICU 이미지 획득 및 분석을 위해 가장 발달된 표준을 보유하고 있습니다. NIRS, 레이저 기반 방법, 카메라 기반 반사 이미징, 광전용적맥파측정법, 지역 도플러 센싱 및 조직-가스 모니터링은 제한적, 간접적, 신흥, 후보 또는 맥락적 접근 방식으로 포함되었으며, 설하 HVM의 확립된 대체제로 해석되어서는 안 됩니다. 한 가지 측정 방식으로 확립된 결과는 도메인 일치 검증 없이 다른 방식으로 직접적으로 외삽해서는 안 됩니다. 약어: HVM, handheld vital microscopy; ICU, intensive care unit; IDF, incident dark field; MFI, microvascular flow index; NIRS, near-infrared spectroscopy; OPS, orthogonal polarization spectral; PPV, proportion of perfused vessels; PVD, perfused vessel density; SDF, sidestream dark field; TVD, total vessel density.

시각화에서 품질 관리 분석까지
합의된 권고안을 통해 부위 선택, 이미지 획득 및 밀도 및 흐름 관련 HVM 변수의 보고 방식이 표준화되었습니다5,6. 이후의 방법론적 가이드라인은 비디오 선택과 이미지 품질이 정량적 분석에 어떻게 영향을 미치는지 더욱 명확히 하였습니다8,9. MicroTools와 같은 자동화 도구는 수동 작업 부하를 줄이면서 모세혈관 밀도와 적혈구 속도를 정량화할 수 있습니다33. 자동화가 분석 효율성을 향상시키기는 하지만, 품질 게이팅, 전문가 검토와의 일치도 테스트, 그리고 실제 임상 환경에서의 평가 필요성까지 제거하는 것은 아닙니다.

HVM에서 일반적으로 보고되는 변수에는 전체 혈관 밀도(TVD), 관류 혈관 밀도(PVD), 관류 혈관 비율(PPV), 반정량적 미세혈관 혈류 지수(MFI) 및 공간적 혈류 불균질성 지수가 포함됩니다5,6. TVD와 PVD는 각각 단위 이미지 면적당 가시 혈관 및 관류 혈관의 길이를 정량화합니다. PPV는 가시 혈관 중 관류되는 것으로 분류된 혈관의 비율을 나타내며, MFI는 미리 정의된 이미지 영역 내의 지배적인 혈류 등급을 매기는 것으로 적혈구 속도의 절대적인 측정치로 해석해서는 안 됩니다. 불균질성 지수는 이미지 영역 전체에 걸친 혈류의 공간적 부적절 분배를 요약합니다. 보고서에는 해부학적 부위, 혈관 크기 계층 및 직경 기준점, 비디오 클립의 수와 지속 시간, 클립 선택 및 품질 기준, 소프트웨어 버전, 그리고 이미지 분석이 수동, 반자동 또는 자동으로 수행되었는지 여부를 사전에 명시해야 합니다5,6,8,9. 서로 다른 장치, 분석 알고리즘, 혈관 크기 임계값 또는 품질 기준을 사용하여 생성된 값들이 상호 대체 가능하다고 가정해서는 안 됩니다.

저자가 제안한 모듈형 프레임워크
아래에 설명된 프레임워크는 저자가 제안한 것이며, 부분적으로 저자가 공개한 특허를 바탕으로 합니다. 이는 우월성, 완전성 또는 임상적 준비도를 암시하기보다는 개발 및 검증 질문을 체계화하기 위한 것입니다. 실용적인 모니터링 시스템이 반드시 하나의 통합된 장치로 시작될 필요는 없습니다. 대신 신호 획득, 점막 인터페이스의 안정화, 신호 품질 평가, 데이터 처리 및 병상 보고를 포함한 주요 기능을 개별 모듈로 개발할 수 있습니다. 이러한 모듈형 접근 방식을 통해 시스템 통합으로 인해 추가적인 오류원이 도입되기 전에 각 기능을 독립적으로 평가할 수 있습니다. 저자가 제안한 아키텍처는 그림 1에 요약되어 있습니다.

figure-protocol-1
그림 1침상 옆 설하 미세순환 모니터링을 위해 저자가 제안한 모듈형 센싱 아키텍처. 광학 센싱, 지역 도플러 유도 센싱, 분비 제어 및 프로브 배치, 임베디드 프로세싱 및 품질 게이팅, 무선 데이터 전송, 그리고 침상 옆 출력을 보여주는 개념적 모듈형 센싱 아키텍처. 화살표는 기능적 연결을 나타내며, 검증된 직렬 신호 경로를 의미하지는 않는다. 본 도식은 실제 규모에 맞게 그려지지 않았으며, 임상적으로 검증된 올인원 장치를 나타내지 않는다. 본 프레임워크는 부분적으로 공개된 특허를 바탕으로 하며, 해당 특허는 오직 예시적인 설계 사례로 인용되었을 뿐 성능이나 임상적 유효성의 증거로 제시된 것이 아니다.34. 이 그림의 확대 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

공개된 한 특허에서 근적외선 조사, 카메라 기반 영상 촬영, 초음파 프로브, 타액 제거, 임베디드 프로세싱, 무선 전송 및 터미널 디스플레이에 대해 기술하고 있습니다34. 해당 특허는 단순히 예시적인 설계 사례로 인용되었으며 분석적 타당성, 안전성, 실현 가능성, 규제 준비 상태, 치료 이점 또는 임상적 유효성의 증거로 제시된 것이 아닙니다.

이러한 개념적 틀 내에서, 근적외선 카메라 이미징은 HVM의 대체재나 조직 산소포화도의 측정값이 아니라 표층 혈관 입력값으로 평가될 것입니다. 마찬가지로, 초음파 구성 요소는 모세혈관 적혈구 속도의 직접적인 측정보다는 지역적 혈관 신호를 제공할 가능성이 큽니다. 이러한 신호의 해석은 샘플링 깊이, 음향 결합, 조직 움직임, 조사 각도, 출력 정의 및 광학 필드와의 공간적 정합에 따라 달라질 것입니다.

테스트는 개별 모듈 수준에서 시작해야 합니다. 광학적 평가에는 혈관 대비, 조명 안정성, 시야 반복성, 그리고 타액 및 압력 관련 아티팩트에 대한 저항력을 다루는 엔드포인트가 필요합니다. 속도 관련 구성 요소의 평가에는 사전 정의된 샘플링 부피, 안정적인 측정 단위, 각도 민감도 및 신호 대 잡음비 평가, 그리고 적절하게 보정된 유량 참조 표준과의 비교가 필요합니다. 인터페이스 및 보고 모듈의 경우 분비 제어, 접촉 압력, 사용자 편의성, 오염 위험, 처리 지연, 동기화, 데이터 손실 및 품질 정보 제시 사항에 대한 별도의 평가가 필요합니다.

침상 옆 워크플로우 및 최소 보고서
그림 2에 제시된 제안된 워크플로우는 4단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 의도한 광학 신호를 얻으며, 가능한 경우 지역 도플러 유래 또는 보정된 산소포화도 입력값을 얻습니다. 안정화 및 품질 관리 단계에서는 타액, 흐림, 조직 압착, 기포, 움직임 및 불충분한 조명을 식별합니다. 미리 지정된 품질 기준을 충족하는 신호만이 분석 단계로 진행됩니다. 보고 단계에서는 측정값, 시간적 추세, 그리고 불확실성 또는 수집 실패에 대한 명시적 진술을 제시합니다.

figure-protocol-2
그림 2설하 미세혈류 모니터링을 위해 저자가 제안한 병상 옆 워크플로. 데이터 획득, 안정화 및 품질 관리, 정량 분석, 보고 및 통합을 연결하는 4단계 제안 워크플로우. 선택 사항인 보정된 산소포화도 입력은 보완적 입력으로 표시되며, 핵심 센싱 아키텍처의 필수 구성 요소로 간주되지 않는다. 표시된 출력값은 검증된 진단 지표가 아니라 후보 측정 범주를 나타낸다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

초기 침상 보고서는 의도적으로 간결해야 합니다. 적절한 시작 세트에는 밀도 관련 측정값 하나, 흐름 분해능이 확보된 경우의 관류 또는 혈류 패턴 측정값 하나, 해석이 검증된 경우에만 포함하는 지역 속도 관련 추정치, 수용된 데이터의 비율, 데이터 획득 실패 시 그 이유, 그리고 시간 기록이 포함된 환자 내 추세 분석이 포함되어야 합니다. 초기 연구는 기기나 환자군 전체에 보편적인 임계값을 적용하기보다는 동일 환자 내에서의 변화를 강조해야 합니다.

측정 결과는 치료 권고 사항과 명확히 구분되어야 합니다. 비정상적인 측정값이 나타나면 먼저 신호 품질을 확인하고, 가능한 경우 재측정을 실시해야 합니다. 비정상적인 상태가 지속될 경우, 전신 혈역학, 현재 투여 중인 혈관활성 약물 용량, 헤모글로빈 농도, 산소포화도, 체온, 환기 상태 및 잠재적인 국소적 아티팩트를 재평가해야 합니다. 측정 결과만으로 즉각적인 수액 투여나 혈관활성 치료의 변경을 수행해서는 안 됩니다.

성능 지표 및 통계적 고려 사항
아래에 설명된 엔드포인트는 향후 평가를 위해 제안된 것이며, 검증된 허용 임계값으로 해석해서는 안 됩니다. 형태학적 연구에서는 가시적 또는 관류 혈관 밀도, 혈관 너비 분포, 세그먼트 연속성 및 공간적 불균질성을 평가할 수 있습니다. 혈류 연구에서는 미리 지정된 혈류 범주, 보정된 이미지 기반 속도 또는 명확하게 정의된 도플러 유도 대리 지표를 평가할 수 있습니다. 산소포화도 엔드포인트는 보정된 다분광 또는 NIRS 구성 요소가 통합된 경우에만 적절합니다. 모든 측정 영역에 걸쳐 품질 보고에는 사용 가능한 데이터의 비율, 데이터 거부 사유, 획득 시간, 아티팩트 플래그, 누락된 세그먼트 또는 공간적으로 공동 등록할 수 없는 세그먼트가 포함되어야 합니다.

신뢰도 분석에는 미리 지정된 분석 단위가 필요합니다. 프레임과 혈관 세그먼트는 획득(acquisition) 내에 중첩되어 있으며, 반복된 획득은 참여자 내에 중첩되어 있습니다. 따라서 모든 관찰값을 독립적인 것으로 처리하면 불확실성 추정치가 인위적으로 좁게 나타날 수 있습니다. 급내상관계수 모델, 일치도 정의 및 평가자 구조는 사전에 지정되어야 합니다. 피험자 내 변동 계수, 검사-재검사 편향 및 Bland-Altman 일치 한계는 각 참여자 내의 반복 관찰을 고려한 방법을 사용하여 추정해야 합니다. 최소 검출 가능 변화량은 측정 오차를 정량화하며, 해당 임상적 임계값이 독립적으로 설정되지 않는 한 이를 임상적으로 중요한 변화로 해석해서는 안 됩니다.

벤치마크 비교는 평가 대상이 되는 특정 신호에 맞춰 이루어져야 합니다. 형태 및 흐름 패턴 출력물은 전문가가 검토한 HVM 분석 또는 합의된 주석과 비교할 수 있습니다. 속도 추정치에는 흐름 팬텀, 제어된 도플러 참조 방법 또는 보정된 이미지 기반 추적이 필요합니다. 산소 포화도 측정에는 제어된 생리학적 섭동이 포함된 적절한 조직 산소 포화도 프로토콜이 필요합니다. 선택 사항인 조직 가스 측정에는 적합한 가스 분압 참조가 필요합니다. 데이터 전송 및 보고 모듈은 타임스탬프 무결성, 액세스 제어, 데이터 손실, 감사 가능성 및 상호 운용성에 대해 추가로 평가해야 합니다. 제안된 이러한 벤치마크 비교 및 해석 고려 사항은 표 2에 요약되어 있습니다.

저자 제안 모듈 및 주요 기능현재의 원리 또는 한계점설계 고려 사항보고 가능한 후보 결과물품질 및 안전 점검밸리데이션 및 재현성 평가 지표도메인 일치 벤치마크 및 해석 시 주의사항
표면 혈관 영상화 (형태 및 밀도)휴대용 생체 현미경(HVM)은 적혈구로 채워진 미세혈관을 직접 시각화하지만, 프로브 압력, 움직임, 타액, 기포, 초점 및 조명에 민감합니다. 카메라 기반의 근적외선 반사 영상법은 여전히 유효한 표재성 혈관 접근법으로 고려되고 있습니다.제어된 조명, 재현 가능한 시야, 포지셔닝 지원, 명시적인 품질 게이팅, 그리고 다중 모달 융합이 의도된 경우에만 적용하는 공간 등록.가시 혈관 밀도; 혈류가 직접적으로 확인된 경우의 관류 혈관 밀도; 혈관 너비 분포; 세그먼트 연속성; 공간적 불균질성.초점, 조명, 움직임, 압착, 분비물 부하, 허용 데이터 비율, 그리고 공간적 공동 등록이 불가능하거나 누락된 세그먼트.광학 해상도; 조명 안정성; 시야 재현성; 다중 모드 융합 시의 등록 오차; 전문가 검토 HVM과의 일치도; 아티팩트에 대한 강건성; 및 획득 실패율.전문가 검토를 거친 HVM 또는 합의된 주석. HVM을 통해 설정된 연관성은 독립적인 구성 및 기준 검증 없이 근적외선 반사 영상으로 확대 해석해서는 안 된다.
국소 도플러 유도 감지(유량 및 속도)국소 도플러 센싱은 확립된 설하 미세혈관 측정법이라기보다 속도 관련 입력값의 후보이며, 입사각, 샘플링 깊이, 음향 결합 및 움직임의 영향을 받습니다.표준화된 프로브 기하학적 구조, 각도 및 깊이 메타데이터, 동기화된 획득, 그리고 가시적인 신호 품질 피드백.국소 속도 관련 대리 지표; 박동성 관련 변수; 시간적 가변성.각도 및 깊이 유효성, 신호 대 잡음비, 결합 품질, 움직임 플래그, 스펙트럼 완전성 및 동기화 오차.유량 팬텀 선형성; 각도 민감도; 샘플링 깊이 안정성; 제어된 도플러 또는 보정된 이미지 기반 속도 참조와의 일치도; 동기화 성능; 및 데이터 획득 실패율.교정된 유량 팬텀, 참조 도플러법 또는 교정된 이미지 기반 속도법. 지역 도플러 신호는 모세혈관 적혈구 속도의 직접적인 측정값이라기보다, 해당 지역 및 깊이에 의존적인 것으로 해석해야 한다.
선택 사항인 보정된 산소 공급 모듈(산소 공급)근적외선 분광법(NIRS)은 부피 평균화된 산소포화도 관련 신호를 제공하지만, 샘플링 깊이, 조직의 광학적 특성, 프로브 압력, 주변광 및 장치 보정의 영향을 받습니다. 개별 미세혈관은 분해되지 않습니다.카메라 기반 반사 이미지 촬영과 분석적으로 분리되어 유지되는 선택 사항의 보정된 다분광 또는 근적외선 분광(NIRS) 모듈.조직 산소화 관련 수치; 제어된 생리학적 섭동 중의 회복 기울기 또는 회복 면적; 환자 내 추세.광학 결합, 주변광 제어, 압력 플래그, 교정 상태, 신호 드리프트 및 생리학적 타당성.광학 팬텀 보정; 제어된 생리학적 섭동; 적절한 참조 조직 산소포화도 측정법과의 일치도; 응답 시간; 신호 드리프트; 및 보정 안정성.참조 조직 산소화 프로토콜 또는 공인된 생리학적 섭동을 사용하십시오. 산소화 측정값은 보완적인 데이터이며, 이를 모세혈관 형태나 혈구 흐름의 직접적인 측정치로 해석해서는 안 됩니다.
점막 인터페이스 안정화 및 획득 (데이터 품질 및 안전성)수동 프로브 접촉, 가변적인 부위 선택, 구강 분비물 및 제어되지 않은 압력은 조직 압착, 움직임, 오염 및 재현성 아티팩트를 유발할 수 있습니다.분비물 조절, 비침습적 접촉 인터페이스, 위치 선정 및 압력 지지, 해부학적 구조 기반의 부위 선정, 재포착 프롬프트, 그리고 검증된 일회용 차단막 또는 검증된 세척 및 소독 절차.수용 데이터 비율; 획득 시간; 획득 실패 사유; 접촉 압력 지표; 분비 부하; 부위 식별자.압력 및 부위 확인, 점막 손상 평가, 구강 접근 상태, 장벽 무결성 및 오염 제어 상태.사용 가능 데이터 수율; 허용 가능한 획득까지의 시간; 사용자 편의성; 점막 이상 반응; 세척 또는 소독 검증; 교차 오염 테스트; 동일 부위 재획득 재현성; 및 학습 곡선 평가.표준화된 HVM 획득 프로토콜 또는 사전에 지정된 다른 획득 표준을 사용해야 합니다. 획득 품질 및 안전성의 향상은 가정하기보다 입증되어야 합니다.
내장형 분석 및 품질 게이팅 (처리 및 불확실성)오프라인 또는 반자동 분석은 분석 시간이 지연될 수 있으며, 주관적인 클립 선택, 알고리즘 선택 및 불투명한 데이터 제외의 영향을 받을 수 있습니다.명시적 품질 게이트, 가시적인 거부 사유, 모듈형 알고리즘, 불확실성 표시, 버전 관리 및 감사 가능한 기록을 갖춘 온디바이스 또는 엣지 프로세싱.품질 승인된 생리학적 측정치; 수용 및 거부된 데이터 분율; 불확실성 지표; 거부 사유; 알고리즘 버전.사전에 지정된 품질 임계값, 실패 플래그, 결측 데이터 처리, 오버라이드 기록, 버전 추적, 그리고 인공지능 사용 시 분포 외 플래그.전문가 또는 도메인 특화 참조 표준과의 일치도; 미리 지정된 임계값에서 수용 불가 데이터에 대한 민감도 및 특이도; 처리 지연 시간; 아티팩트에 대한 강건성; 실패 모드 분석; 재분석 일관성; 보정 안정성; 그리고 소프트웨어 버전 간 비교 가능성.전문가 검토를 거친 HVM, 주석 처리된 데이터셋 또는 기타 도메인 특화 참조 표준. 단순히 계산 속도가 빠르다고 해서 분석적 타당성이나 임상적 준비 상태가 확립되는 것은 아닙니다.
보고, 상호운용성 및 사이버 보안 (워크플로우 통합)수동 데이터 내보내기와 지연된 문서화는 고립된 수치, 불완전한 메타데이터, 일관성 없는 단위 및 제한된 추적성으로 이어질 수 있습니다.타임스탬프가 표시된 추세, 각 수치에 수반되는 품질 및 불확실성 지표, 표준화된 데이터 내보내기, 제어된 액세스, 암호화 및 감사 추적이 포함된 구조화된 병상 보고서.현재 값; 미리 지정된 기선 또는 참조 측정값; 환자 내 절대적 및 상대적 변화; 이전 측정 이후 경과 시간; 품질 플래그; 불확실성 지표; 획득 실패 사유; 구조화된 데이터 내보내기.타임스탬프 무결성, 단위 및 메타데이터 완전성, 데이터 손실 테스트, 암호화, 접근 제어, 감사 가능성 및 내보내기 검증.종단 간 지연 시간; 내보내기 정확도; 데이터 무결성; 상호 운용성; 인적 요인 테스트; 기기 또는 사이트 간 디스플레이 일관성; 그리고 사용자 이해도 테스트.임상 정보 시스템 및 인적 요인 요구사항. 보고 체계는 자율적인 치료 권고보다는 구조화된 재평가와 문서화를 지원해야 한다.
통합 침상 옆 워크플로 (임상적 유용성 및 안전성)생리학적 관련성과 예후적 연관성이 치료 효과를 입증하는 것은 아니며, 수액 또는 혈관 활성 중재술에 대한 반응은 여전히 이질적이다.재측정 또는 재평가를 위한 사전 정의된 트리거, 단계적 확대 및 중단 규칙, 그리고 임상의의 결정 번복에 대한 기록을 포함하며 임상의의 감독하에 이루어지는 확인-반복-재평가 경로.초기 단계: 반복 측정 또는 재평가의 완료, 관리 변경, 사전에 지정된 잠재적 부적절 중재, 프로토콜 위반 및 기기 관련 이상 반응. 후기 단계: 환자 중심 결과.프로토콜 준수 여부, 반복 측정 완료 여부, 임상의의 결정 번복 사유, 프로토콜 편차, 이상반응 감시 및 데이터 완결성.정당성이 입증된 경우, 이에 이어 전향적 타당성 및 인적 요인 연구를 수행하고, 결정 트리 기반의 비교 평가, 워크플로 충실도, 훈련 효과, 환자 그룹 및 실패 시나리오 간의 재현성, 그리고 사전 정의된 진행 기준을 평가한다.통상적인 관리 또는 표준 혈역학적 평가. 전향적 임상 유용성과 안전성이 입증될 때까지는 어떠한 치료 임계값이나 결과에 대한 주장이 정당화되지 않습니다.

표 2: 병상 옆 설하 미세혈류 모니터링의 개발 및 검증을 위해 저자가 제안한 모듈형 프레임워크. 이 표는 저자가 제안한 모니터링 모듈, 현재의 측정 원리 또는 한계, 설계 고려 사항, 보고 가능한 후보 출력값, 품질 및 안전성 점검, 검증 및 재현성 엔드포인트, 그리고 해석 시 주의사항이 포함된 도메인 일치 벤치마크 방법을 요약합니다. 이 프레임워크는 기성 측정 원리와 저자가 제안한 구성 요소를 구분하며, 초기 기술적·공정적·안전성 결과와 이후의 임상적 유용성 평가를 분리합니다. 본 프레임워크는 개념적인 단계이며 임상적으로 검증되지 않았습니다. 참고. 이 저자 제안 프레임워크는 임상적으로 검증되지 않았습니다. 공개된 특허는 단지 예시적인 설계 사례로 인용된 것이며, 분석적 타당성, 안전성, 가능성, 규제 준비 상태 또는 임상적 유효성의 증거가 아닙니다. 모든 후보 출력값, 품질 및 안전성 평가, 검증 엔드포인트, 재현성 목표 및 진행 기준은 경험적 평가가 필요합니다. 신뢰성 분석은 분석 단위를 사전에 지정해야 하며, 중첩 및 반복 관찰을 고려해야 합니다. 약어: HVM, handheld vital microscopy; ICC, intraclass correlation coefficient; NIRS, near-infrared spectroscopy.

검증 및 재현성
제안된 경로는 검증, 분석적 타당성 확인 및 임상적 타당성 확인이라는 확립된 원칙을 적용합니다35. 첫 번째 단계에서는 광학 해상도, 조명 안정성, 신호 대 잡음 성능, 도플러 각도 민감도, 정합 오차, 처리 지연, 배터리 성능, 데이터 무결성 및 관련 전기 및 음향 안전성을 검증합니다. 두 번째 단계에서는 시뮬레이션 연구 또는 통제된 자원자 조사를 통해 획득 시간, 사용자 편의성, 분비물 제어, 획득 실패 원인, 그리고 검사자 내 및 검사자 간 반복성을 평가합니다. 단계별 검증 경로는 그림 3에 요약되어 있습니다.

figure-protocol-3
그림 3침상 옆 설하 미세혈관 모니터링을 위해 저자가 제안한 단계별 검증 경로. 벤치 및 팬텀 테스트와 통제된 반복성 테스트부터 도메인 일치 분석적 타당성 검증, 중환자실 내 실행 가능성 및 사용성, 그리고 임상적 유용성과 안전성의 전향적 평가로 이어지는 개념적 검증 경로입니다. 선택된 평가지표는 예시로 제공되었으며, 포괄적인 검증 체크리스트를 구성하는 것은 아닙니다. 약어: ICU, 중환자실. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

세 번째 단계에서는 각 측정 출력값이 적절한 참조 방법과 일치하는지, 그리고 조절된 생리학적 변화 동안 예상대로 반응하는지를 결정합니다. 이러한 맥락에서는 상관관계만 분석하는 것보다 편향, 일치 한계, 이분산성, 반복성 및 실패율이 더 많은 정보를 제공합니다. HVM을 통해 얻은 증거를 근적외선 카메라 영상, NIRS 또는 도플러 유래 신호에 자동으로 적용해서는 안 됩니다.

네 번째 단계에서는 기계적 환기, 부종, 쇼크, 구강 접근 제한, 과도한 분비물 및 환자의 움직임 중의 성능을 포함하여 중환자실(ICU)에서의 타당성을 평가합니다. 획득 실패 및 점막 부작용은 성능 분석에서 제외하기보다 보고되어야 합니다. 다섯 번째 단계에서는 임상적 유용성과 안전성을 평가합니다. 초기 조사는 더 큰 규모의 임상 시험에서 환자 중심 결과를 평가하기 전에 프로세스 결과, 부적절한 중재 및 장치 관련 사건에 집중할 수 있습니다. 진행 기준은 데이터 분석 전에 명시되어야 합니다.

인공지능(AI)이 획득물의 수락 또는 거부, 변수 추출, 또는 임상의 대상 출력물 생성에 사용되는 경우, 초기 연구에서는 AI 시스템의 의도된 역할, 입력 및 출력, 의도된 임상 환경, 인간 상호작용의 정도 및 알려진 실패 모드를 명확하게 기술해야 합니다36. 마찬가지로, AI 또는 장치 트리거 중재를 평가하는 임상 시험에서는 인간 감독 체계의 메커니즘을 기술하고 시스템 출력값이 어떻게 임상적 조치로 변환되었는지 설명해야 합니다37.

잠재적 임상 응용 분야
가장 가능성 높은 단기적 응용 분야는 전신 혈역학적 변수와 조직 관류가 불일치하는 것으로 보일 때 표적 재평가를 수행하는 것입니다. 패혈성 쇼크에서 설하 측정을 반복하면 혈압 회복 후에도 지속되는 관류 이상을 규명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 수액 반응성은 여전히 이질적이며, 개별 환자에게 평균적인 긍정적 반응이 나타날 것이라고 가정해서는 안 됩니다15,16. 이에 따라, 미세순환 유도 소생술에 관한 검토 논문들은 침상 옆 모니터링이 유망하기는 하지만, 아직 일상적인 치료 결정을 직접적으로 내리기에는 적합하지 않다고 보고 있습니다17.

외상 또는 출혈성 쇼크 시, 기존의 전신 소생술 종점의 보조 수단으로 직접적인 미세혈류 평가가 연구되어 왔습니다21,38. 이러한 연구들은 검증된 치료 임계값을 설정하지는 않았습니다. 마찬가지로, 수술 전후 및 심장 중환자 치료 분야에서는 심장 수술 후 회복기 동안의 설하 미세혈류 변화를 특성화하기 위해 반복적인 IDF 측정이 사용되었습니다26. 현재로서는 이러한 적용은 임상적 의사결정을 위한 확립된 근거라기보다 탐색적인 단계로 간주되어야 합니다.

모든 임상 환경에서 지속적인 이상 수치는 단독적인 중재 지표로 보기보다는, 환자와 측정값 모두를 재평가하라는 신호로 해석하는 것이 가장 바람직합니다. 이러한 접근 방식은 임상적 판단력을 유지하며, 측정 오차와 임상적 유의성이 완전히 파악되기 전에 기술적으로 가능해 보이는 신호를 과잉 해석할 위험을 줄여줍니다.

과제 및 향후 방향
중환자실(ICU)에서 마주하는 환경은 벤치 실험이나 자원자 연구보다 훨씬 덜 통제되어 있습니다. 분비물, 제한된 구강 접근성, 부종, 환자의 움직임, 그리고 가변적인 접촉 압력은 모두 신호 품질을 저하시킬 수 있습니다. 광학 이미징, 초음파 커플링, 점막 세척 및 안정적인 위치 고정 기능을 소형 구강 프로브 내에 통합하는 것은 특히 매우 까다로운데, 이는 각 구성 요소의 물리적 요구 사항이 서로 다르고 상호 간섭을 일으킬 수 있기 때문입니다. 따라서 측정에 성공한 사례의 평균 성능만큼이나, 획득 실패율과 실패 원인을 분석하는 것이 중요합니다.

기기 준비 상태에는 안전 및 정보 거버넌스도 포함됩니다. 타당성 조사를 통해 점막 생체 적합성, 압박성 손상, 세척 또는 일회용 사용 장벽, 교차 오염, 전기 및 음향 노출, 그리고 ICU 감염 관리 관행과의 호환성을 평가해야 합니다. 무선 통신 및 보고 기능의 경우 암호화, 액세스 제어, 타임스탬프 무결성, 감사 추적, 데이터 손실 복원력, 그리고 임상 정보 시스템과의 보안 통합에 대한 추가 평가가 필요합니다.

향후 개발은 세 가지 실질적인 우선순위에 따라 진행될 수 있습니다. 첫째, 명확한 생리학적 의미와 허용 가능한 재현성을 가진 결과물만 유지합니다. 둘째, 보고된 모든 결과와 함께 거부 사유 및 측정 불확실성을 표시합니다. 셋째, 각 모듈이 독립적인 타당성을 입증한 후에만 개별 모듈을 통합합니다. 카메라 기반의 광혈류 측정 추정치는 조명 및 신호 추출 조건에 따라 달라지며31,39, 도플러 유도 속도 추정치는 샘플링 기하구조와 입사각에 크게 의존합니다29,40. 이러한 제한 사항들은 시스템 통합 후에도 명시적으로 유지되어야 합니다.

기술적인 정교함만으로는 임상적 유용성을 보장할 수 없습니다. 모니터링 시스템이 불편하거나, 속도가 느리거나, 배치하기 어렵거나, 해석이 까다로운 경우에는 여전히 실패할 수 있습니다. 반대로, 측정값 획득 속도가 빠르고, 실패 여부가 명확히 식별되며, 재현성이 잘 규명되고, 결과가 구조화된 재평가 과정에 통합된다면, 신중하게 검증된 제한된 측정 세트만으로도 의미 있는 임상적 가치를 제공할 수 있습니다.

본 리뷰의 한계점
본 리뷰는 체계적 문헌 고찰 프로토콜 대신 최종 원고 제출 전 집중 업데이트를 포함한 표적 문헌 검색을 사용하였으므로 모든 관련 연구를 식별하지 못했을 수 있습니다. 공식적인 편향 위험 평가와 정량적 합성이 수행되지 않았기 때문에, 통합 진단 정확도나 치료 효과를 근거로 측정 양식을 비교할 수 없습니다. 개념적 워크플로우에는 시스템 통합의 예시로 공개된 특허 하나가 포함되어 있으나, 해당 아키텍처의 성능, 사용성, 안전성, 규제 준비도 또는 임상적 이점에 대한 독자적인 증거는 제시되지 않았습니다. 제안된 여러 엔드포인트와 진행 기준은 저자가 생성한 권고 사항이며 실증적인 검증이 필요합니다. 따라서 본 리뷰는 통합 모니터링 시스템이 임상적으로 효과적이라는 증거라기보다는, 현재의 측정 접근 방식과 검증 우선순위에 대한 구조화된 종합 분석으로 해석되어야 합니다.

결론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

설하 미세혈류 모니터링은 기존 혈역학적 평가의 중요한 한계점, 즉 전신 변수의 회복이 반드시 조직 수준의 관류 회복을 의미하지는 않는다는 점을 해결합니다. 현재 및 최신 모니터링 방식은 혈관 형태, 혈관 밀도, 혈구 흐름, 국소 속도 및 조직 산소화에 대해 상호 보완적이지만 불완전한 정보를 제공하며, 이러한 측정값의 해석은 기본적으로 획득 품질과 적절한 품질 관리에 달려 있습니다.

임상적으로 신뢰할 수 있는 모니터링 시스템을 위해서는 단순히 여러 센싱 기술을 통합하는 것 이상의 과정이 필요합니다. 각 측정 모듈은 시스템 통합 전에 해당 물리적 신호에 적합한 참조 표준을 통해 독립적인 검증, 재현성 테스트 및 분석적 유효성 확인을 거쳐야 합니다. 잠재적 실패 모드, 안전 고려 사항, 측정 불확도 및 워크플로우 타당성이 충분히 분석된 후에만 통합을 진행해야 합니다.

향후 전향적 연구를 통해 측정 정보에 기반한 재평가가 불필요한 수액 투여나 혈관 수축제 치료를 증가시키지 않으면서 임상적 의사결정을 개선하는지 확인해야 합니다. 이러한 연구에서는 장치 관련 안전성, 일상적인 중환자 치료 실무에서의 실현 가능성 및 환자 중심 결과 또한 평가해야 합니다. 그러한 증거가 확보될 때까지, 제안된 프레임워크는 임상적으로 검증된 모니터링 시스템이나 치료 알고리즘이 아니라 향후 개발 및 검증을 위한 구조화된 로드맵으로 간주되어야 합니다.

공개 사항

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

절강대학교는 설하 미세혈류 검출 장치, 설하 미세혈류 검출 시스템 및 그 처리 방법이라는 제목의 미국 특허 제 US 11,877,886 B2호를 포함하여, 본 원고에서 논의된 설하 미세혈류 모니터링 아키텍처와 관련된 지적 재산권을 보유하고 있습니다. Siyi Jiang은 이 특허의 지정 발명자입니다34. 해당 특허는 오직 예시적인 설계 사례로 인용되었으며 분석적 타당성, 안전성, 실현 가능성, 규제 준비 상태, 임상적 성능 또는 임상적 유효성의 증거로 제시된 것이 아닙니다. 저자들은 잠재적인 이해 상충으로 해석될 수 있는 다른 재정적 또는 개인적 관계가 없음을 선언합니다.

인공지능 공개 사항: 원고 수정 과정에서 언어 편집, 저자가 작성한 텍스트의 구조 재구성 및 형식 확인을 돕기 위해 ChatGPT (OpenAI)가 사용되었습니다. 이는 과학적 근거 또는 과학적 콘텐츠의 출처로 사용되지 않았습니다. 저자들은 독립적으로 문헌을 평가하고 과학적 콘텐츠, 참고문헌 및 특허 정보를 검증했으며, 최종 원고를 검토 및 승인하였고 그 내용에 대해 모든 책임을 집니다.

감사의 글

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

본 연구는 저장성 기초 공공복지 연구 프로젝트(프로젝트 번호 LGF22H150003)의 지원을 받았습니다. 저자들은 설하 미세혈류 모니터링을 위한 병상 워크플로우 요구 사항에 대해 피드백을 제공해 준 임상 및 공학 동료들에게 감사를 표합니다.

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Lundy DJ, Trzeciak S. Microcirculatory dysfunction in sepsis. Crit Care Nurs Clin North Am. 2011;23:67-77.
  2. Miranda M, Balarini M, Caixeta D, Bouskela E. Microcirculatory dysfunction in sepsis: pathophysiology, clinical monitoring, and potential therapies. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2016;311:H24-H35.
  3. González R, Urbano J, López-Herce J. Resuscitating the macro- vs. microcirculation in septic shock. Curr Opin Pediatr. 2024;36:274-281.
  4. Ince C. Hemodynamic coherence and the rationale for monitoring the microcirculation. Crit Care. 2015;19(Suppl 3):S8.
  5. De Backer D, et al. How to evaluate the microcirculation: report of a round table conference. Crit Care. 2007;11:R101.
  6. Ince C, et al. Second consensus on the assessment of sublingual microcirculation in critically ill patients: results from a task force of the European Society of Intensive Care Medicine. Intensive Care Med. 2018;44:281-299.
  7. Dilken O, Ergin B, Ince C. Assessment of sublingual microcirculation in critically ill patients: consensus and debate. Ann Transl Med. 2020;8:793.
  8. Massey MJ, Shapiro NI. A guide to human in vivo microcirculatory flow image analysis. Crit Care. 2016;20:35.
  9. Massey MJ, et al. The microcirculation image quality score: development and preliminary evaluation of a proposed approach to grading quality of image acquisition for bedside videomicroscopy. J Crit Care. 2013;28:913-917.
  10. Damiani E, et al. Impact of microcirculatory video quality on the evaluation of sublingual microcirculation in critically ill patients. J Clin Monit Comput. 2017;31:981-988.
  11. Pan P, et al. Role of combining peripheral with sublingual perfusion on evaluating microcirculation and predicting prognosis in patients with septic shock. Chin Med J (Engl). 2018;131:1158-1166.
  12. Hernandez G, et al. Severe abnormalities in microvascular perfused vessel density are associated to organ dysfunction and mortality and can be predicted by hyperlactatemia and norepinephrine requirements in septic shock patients. J Crit Care. 2013;28:538.e9-538.e14.
  13. Bruno RR, et al. Sublingual microcirculatory assessment on admission independently predicts the outcome of old intensive care patients suffering from shock. Sci Rep. 2024;14:25668.
  14. Bruno RR, et al. Direct assessment of microcirculation in shock: a randomized controlled multicenter study. Intensive Care Med. 2023;49:645-655.
  15. Cusack R, O'Neill S, Martin-Loeches I. Effects of fluids on the sublingual microcirculation in sepsis. J Clin Med. 2022;11:7277.
  16. Dubin A. Effects of fluids on sublingual microcirculation: a point-of-view review. Ann Intensive Care. 2025;15:178.
  17. Damiani E, et al. Microcirculation-guided resuscitation in sepsis: the next frontier? Front Med (Lausanne). 2023;10:1212321.
  18. Güven G, et al. Morphologic mapping of the sublingual microcirculation in healthy volunteers. J Vasc Res. 2022;59:199-208.
  19. Uz Z, et al. Identifying a sublingual triangle as the ideal site for assessment of sublingual microcirculation. J Clin Monit Comput. 2023;37:639-649.
  20. Wadowski PP, et al. Sublingual functional capillary rarefaction in chronic heart failure. Eur J Clin Invest. 2018;48:e12869.
  21. Palágyi P, et al. Monitoring microcirculatory blood flow with a new sublingual tonometer in a porcine model of hemorrhagic shock. Biomed Res Int. 2015;2015:847152.
  22. Hessler M, et al. Monitoring of conjunctival microcirculation reflects sublingual microcirculation in ovine septic and hemorrhagic shock. Shock. 2019;51:479-486.
  23. Kanoore Edul VS, et al. Dissociation between sublingual and gut microcirculation in the response to a fluid challenge in postoperative patients with abdominal sepsis. Ann Intensive Care. 2014;4:39.
  24. Groner W, et al. Orthogonal polarization spectral imaging: a new method for study of the microcirculation. Nat Med. 1999;5:1209-1212.
  25. Goedhart PT, et al. Sidestream dark field imaging: a novel stroboscopic LED ring-based imaging modality for clinical assessment of the microcirculation. Opt Express. 2007;15:15101-15114.
  26. Uz Z, et al. Recruitment of sublingual microcirculation using handheld incident dark field imaging as a routine measurement tool during the postoperative de-escalation phase: a pilot study in post-ICU cardiac surgery patients. Perioper Med (Lond). 2018;7:18.
  27. Marin T, Moore J. Understanding near-infrared spectroscopy: an update. Crit Care Nurs Clin North Am. 2024;36:41-50.
  28. Steenhaut K, et al. Evaluation of different near-infrared spectroscopy technologies for assessment of tissue oxygen saturation during a vascular occlusion test. J Clin Monit Comput. 2017;31:1151-1158.
  29. Do Amaral Tafner PF, et al. Recent advances in bedside microcirculation assessment in critically ill patients. Rev Bras Ter Intensiva. 2017;29:238-247.
  30. Heeman W, Steenbergen W, van Dam GM, Boerma EC. Clinical applications of laser speckle contrast imaging: a review. J Biomed Opt. 2019;24:080901.
  31. Uribe Acevedo R, et al. Non-invasive assessment of sublingual microcirculation using flow derived from green light PPG: evaluation and reference values. J Biomed Opt. 2024;29:017001.
  32. Mari A, et al. Transcutaneous PCO₂ monitoring in critically ill patients: update and perspectives. J Thorac Dis. 2019;11(Suppl 11):S1558-S1567.
  33. Hilty MP, et al. MicroTools enables automated quantification of capillary density and red blood cell velocity in handheld vital microscopy. Commun Biol. 2019;2:217.
  34. Jiang S, Zheng Y, Li C, inventors; Zhejiang University, assignee. Sublingual microcirculation detection device, sublingual microcirculation detection system and processing method thereof. United States patent US 11,877,886 B2. January 23, 2024.
  35. Goldsack JC, et al. Verification, analytical validation, and clinical validation (V3): the foundation of determining fit-for-purpose for Biometric Monitoring Technologies (BioMeTs). NPJ Digit Med. 2020;3:55.
  36. Vasey B, et al. Reporting guideline for the early-stage clinical evaluation of decision support systems driven by artificial intelligence: DECIDE-AI. Nat Med. 2022;28:924-933.
  37. Liu X, et al. Reporting guidelines for clinical trial reports for interventions involving artificial intelligence: the CONSORT-AI extension. Nat Med. 2020;26:1364-1374.
  38. Lee YLL, et al. Evaluation of microvascular perfusion and resuscitation after severe injury. Am Surg. 2015;81:1272-1278.
  39. Verkruysse W, Svaasand LO, Nelson JS. Remote plethysmographic imaging using ambient light. Opt Express. 2008;16:21434-21445.
  40. Saad AA, Loupas T, Shapiro LG. Computer vision approach for ultrasound Doppler angle estimation. J Digit Imaging. 2009;22:681-688.

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

MedicinemicrocirculationSublingual RegionMultimodal TechniquesNear Infrared SpectroscopyDoppler UltrasonographyArtificial Intelligence

관련 논문