CN109091732B - 药物浓度控制方法及装置、控制系统及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种药物浓度控制方法及装置、控制系统及存储介质。所述药物浓度控制方法，包括：在吸入支路上监测药物的实际供给浓度，在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立目标对药物的吸收模型；设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度。

Description

药物浓度控制方法及装置、控制系统及存储介质
技术领域
本发明涉及气体流量控制技术领域，尤其涉及一种药物浓度控制方法及装置、控制系统及存储介质。
背景技术
在医疗领域可同需要通过患者吸入药物，以雾化液体小颗粒或者气体的形式使得药物进入患者体内，从而达到治疗效果。
在一些相关技术中，对于药物的吸入和呼出没有控制，从而导致治疗效果差；
在另一些实施例中，对药物进行目标呼出浓度控制，但是在相关技术中监测目标呼出浓度，由医疗人员手动控制药物的蒸发浓度等实现控制。一方面，这种控制方式操作繁琐，非常依赖医疗人员的个人技能，另一方面控制过程中波动范围大、稳定性低且精确度低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种药物浓度控制方法及装置、控制系统及存储介质。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种药物浓度控制方法，包括：
在吸入支路上监测药物的实际供给浓度，在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；
根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立目标对药物的吸收模型；
设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度。
基于上述方案，所述根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立目标对药物的吸收模型目标对药物的吸收模型包括以下至少之一：
统计当前周期以前的N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差获得统计值；根据所述统计值，确定所述目标对药物的吸收模型，其中，N为正整数；
根据当前周期的实际供给浓度、初始时刻的实际供给浓度进行函数拟合，获得由所述当前时刻实际供给浓度、所述初始时刻的实际供给浓度及时间参数组成的所述目标对药物的吸收模型药物；
结合前一周期的所述实际供给浓度、所述实际呼出浓度及动力代谢模型，得到所述目标对药物的吸收模型。
基于上述方案，所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述药物消耗模型确定目标吸入浓度，包括：
根据所述目标对药物的吸收模型获得目标供给估算浓度；
根据所述实际呼出浓度和目标呼出浓度之差反馈调节所述目标供给估算浓度，得到所述目标供给浓度。
基于上述方案，在所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度之后，所述方法还包括：
根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度。
基于上述方案，所述根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度，包括：
根据所述目标供给浓度及所述实际供给浓度之差，确定供给气体的流量参数；
根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现实际供给浓度控制。
基于上述方案，所述根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述实际供给浓度控制，包括：
根据药物的载体气体流量参数，控制所述载体气体的流量；
根据药物流量参数，控制所述药物混入到载体气体的流量。
基于上述方案，所述根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度，包括：
携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度；
若所述基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
基于上述方案，所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度，包括：
若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
基于上述方案，所述根据所述目标吸入浓度调节实际供给浓度药物，包括：
根据控制需求，确定控制策略；
基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度。
基于上述方案，所述基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制携带有所述药物的供给气体的流量，包括以下之一：
基于速度优先策略，增加载体气体的流量，在携带所述药物的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内时，降低所述载体气体的流量并增加所述药物的流量，以维持所述药物的实际供给浓度等于所述目标供给浓度；
基于药物节省策略，增大所述药物的流量，若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
基于稳定优先策略，在限定的时间单位内增加所述药物的流量，并使得供给气体的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内。
一种吸入呼出循环系统，包括：
第一监测模组，用于监测在吸入支路上监测药物的实际供给浓度；
第二监测模组，用于在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；
第一控制模组，与所述第一监测模组及所述第二监测模组分别连接，用于根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立目标对药物的吸收模型；
第二控制模组，与所述第一控制模组连接，用于设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度。
基于上述方案，所述第一控制模组，具体用于执行以下至少之一：
统计当前周期以前的N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差获得统计值；根据所述统计值，确定所述目标对药物的吸收模型，其中，N为正整数；
根据当前周期的实际供给浓度、初始时刻的实际供给浓度进行函数拟合，获得由所述当前时刻实际供给浓度、所述初始时刻的实际供给浓度及时间参数组成的所述目标对药物的吸收模型药物；
结合前一周期的所述实际供给浓度、所述实际呼出浓度及动力代谢模型，得到所述目标对药物的吸收模型。
基于上述方案，所述第二控制模组，具体用于根据所述目标对药物的吸收模型获得目标供给估算浓度；并根据所述实际呼出浓度和目标呼出浓度之差反馈调节所述目标供给估算浓度，得到所述目标供给浓度。
基于上述方案，所述系统还包括：
第三控制模组，用于根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度。
基于上述方案，所述第三控制模组，具体用于根据所述目标供给浓度及所述实际供给浓度之差，确定所述供给气体的流量参数；根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述实际供给浓度控制。
基于上述方案，所述第三控制模组，具体用于根据载体气体流量参数，控制所述药物的载体气体的流量；根据药物流量参数，控制所述药物混入到载体气体的流量。
基于上述方案，所述第三控制模组，具体用于
携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度；
若所述基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
基于上述方案，所述第二控制模组，具体用于若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
基于上述方案，所述第三控制模组，具体用于根据控制需求，确定控制策略；基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度。
基于上述方案，所述第三控制模组，具体执行以下至少之一：
基于速度优先策略，增加载体气体的流量，在携带所述药物的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内时，降低所述载体气体的流量并增加所述药物的流量，以维持所述药物的实际供给浓度等于所述目标供给浓度；
基于药物节省策略，增大所述药物的流量，若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
基于稳定优先策略，在限定的时间单位内增加所述药物的流量，并使得供给气体的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现前述一个或多个技术方案提供的药物浓度控制方法。
本发明实施例提供的技术方案，会监测实际供给浓度和实际呼出浓度，实际供给浓度和实际呼出浓度之间的差，可以反映出不同实际供给浓度和实际呼出浓度之间的关系；如此，方便将目标呼出浓度转换为目标供给浓度；通过目标供给浓度控制药物的供给气体的流量，实现吸入呼出循环系统通过供给气体的目标供给浓度的控制，实现对目标呼出浓度的控制。第一方面，本发明实施例实现了简便的目标呼出浓度的控制，相对于不控制呼出浓度，可以通过呼出浓度的控制确保疗效；第二方面，在本实施例中，通过建立的目标对药物的吸收模型，如此可以针对不同的目标对药物的吸收特性，精准确定出目标供给浓度，从而实现目标呼出浓度的精准控制；相对于直接控制呼出浓度，可以减少目标呼出浓度的波动幅度，提升控制稳定性；第三方面，由设备通过目标呼出浓度转换为目标输入浓度的自动控制，实现设备的自动及精准控制。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种药物浓度控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种药物浓度控制方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的基于动力模型的目标对药物的吸收模型的示意图；
图4为本发明实施例提供的再一种药物浓度控制方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种呼出浓度控制装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种麻醉机系统的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的又一种药物浓度控制方法的流程示意图；
图8为本发明实施例提供的另外一种药物浓度控制方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细阐述。
如图1所示，本实施例提供一种药物浓度控制方法，包括：
步骤S110：在吸入支路上监测药物的实际供给浓度，在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；
步骤S120：根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立目标对药物的吸收模型；
步骤S130：设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度。
本实施例提供的药物浓度控制方法，可应用于通过药物的吸入呼出循环系统中。该药物可为麻醉剂和/或其他可雾化的药物。其他可雾化的药物，可包括：婴幼儿治疗各种呼吸系统疾病所使用的雾化剂。
在本实施例中，所述吸入呼出循环系统可包括：吸入支路和呼出支路，所述吸入支路会吸入携带有药物的供给气体，呼出支路可用于人体或宠物呼出的呼出气体。
在本实施例中，可以分别在所述吸入支路和呼出支路上设置有传感器，该传感器可以用于检测所述实际供给浓度及所述实际呼出浓度。
不同的呼吸者对药物的吸收率是不一样的，为了体现不同呼吸者对药物吸收的个体性，在本实施例中会根据实际供给浓度和实际呼出浓度，建立目标对药物的吸收模型，该目标对药物的吸收模型可以精确反应呼吸者对药物的吸收状况。
目标呼出浓度实质上与目标供给浓度正相关，与药物吸收率负相关。故在本实施例中，通过目标对药物的吸收模型的建立，可以知道呼吸者对药物的吸收率，再结合实际呼出浓度和目标呼出浓度之差，能够确定出当前所需的目标供给浓度。将对目标呼出浓度的控制转换为对目标供给浓度的控制，提高目标呼出浓度的可控性。
在本实施例中，在检测到所述实际供给浓度和实际呼出浓度之后，会将目标呼出浓度转换为目标供给浓度。而目标供给浓度是可以控制的，例如，可以通过控制吸入呼出循环系统内的气体流量及该气体流量上所携带的药物的量，使得患者吸入的供给气体的药物的浓度等于所述目标供给浓度。而该目标供给浓度是基于目标呼出浓度确定的，是与所述目标呼出浓度具有对应关系的。
在本实施例中，一方面通过目标呼出浓度与目标供给浓度之间的转换，使得吸入呼出循环系统自身可以自动控制目标呼出浓度；另一方面，由于吸入呼出循环系统可以实现自动控制，相对于医疗人员的手动控制更加便捷的同时，具有控制精确度高的特点；且在控制过程中，基于不同目标对药物的吸收模型转为目标供给浓度控制，会减少过度调节导致的波动范围大等稳定性低的问题，提升控制稳定性和精确性。
建立所述目标对药物的吸收模型的方式有多种，以下提供几种可选方式：
可选方式一：
所述步骤S120可包括：统计当前周期以前的N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差获得统计值；根据所述统计值，确定所述目标对药物的吸收模型，其中，N为正整数。
在本实施例中，直接检测N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差的统计值，该统计值可为N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差的平均值，或者加权平均值。由于呼吸者可能刚开始对药物的吸收率高，但是吸收一段时间之后，对药物的吸收率降低，则此时，可以为不同周期设置权重，越靠近当前周期的权重越大，如此，通过不同周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差与权重的乘积，在进行乘积的均值计算，就得到所述鉴权平均。
可选方式二：
所述步骤S120可包括：
根据当前周期的实际供给浓度、初始时刻的实际供给浓度进行函数拟合，获得由所述当前时刻实际供给浓度、所述初始时刻的实际供给浓度及时间参数组成的所述药物吸收函数关系。
在本实施例中，通过函数关系的拟合，得到一个表征呼吸者对药物的吸收随时间变化的函数关系。
例如，所述函数关系可为：Uptake＝A-(A-B)*e-τt；其中，Uptake为药物的吸收浓度；A为当前周期的实际供给浓度；B为述初始时刻的实际供给浓度；τ为拟合出的时间常数，该时间常数与呼吸着的肺容量、每分钟通气量、身体吸收率等相关。t为当前时间。若拟合出了该函数关系，则相当于建立上述目标对药物的吸收模型，如此，可以根据当前时间简便快捷计算出呼吸者的当前对药物的吸收浓度；从而以确定目标供给浓度。
可选方式三：
所述步骤S120可包括：
结合前一周期的所述实际供给浓度、所述实际呼出浓度及动力代谢模型，得到所述目标对药物的吸收模型。
如图3所示，为基于动力代谢模型构建目标对药物的吸收模型的示意图。
该目标对药物的吸收模型可以用如下函数关系表示：
FiAA*MV-EtAA*MV-P(c,t)＝Vlung*dClung
其中，FiAA为实际供给浓度；EtAA为实际呼出浓度；MV为呼吸者流入和流出体内的每分钟通气量；Vlung为呼吸者的肺容量；Clung可为留存在呼吸者体内的药物浓度。在一些实施例中，Clung可等于实际呼出浓度。P(c,t)可为动力代谢模型，其中，c可为药物代谢浓度；t可为时间。当通过一个或多个周期的监测之后，就可以得到FiAA*MV-EtAA*MV-P(c,t)＝Vlung*dClung中的变量的值，从而求解出可以计算药物吸收浓度或吸收率的函数模型。dClung为Clung的微分。
当然以上仅是举例，具体实现不局限于上述举例。
在一些实施例中，所述步骤S130可包括：
根据所述目标对药物的吸收模型获得目标供给估算浓度；
根据所述实际呼出浓度和目标呼出浓度之差反馈调节所述目标供给估算浓度，得到所述目标供给浓度。
在本实施例中，结合实际呼出浓度和目标呼出浓度之差，利用目标对药物的吸收模型反复迭代调节可以通过目标供给估算浓度的估算，得到最终目标供给浓度，以是的实际呼出浓度尽可能的靠近目标呼出浓度。
在一些实施例中，在所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度之后，如图2所示，所述方法还包括：步骤S140：根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度。
具体地如，所述步骤S140可包括：根据所述目标供给浓度及所述实际供给浓度之差，确定所述供给气体的流量参数；并根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述实际供给浓度控制。
在本实施例中，所述流量参数可包括：流速，该流速可为：单位时间内的气体量。供给气体可为包括：承载雾化药物或者气态药物的载体气体，以及搭载在载体气体上的药物。
故在一些实施例，通过供给气体的载体气体流量参数和/或药物浓度控制，实现了药物呼入浓度控制。
对于人体或宠物而言，载体气体可为呼吸的空气，该空气中包括：氧气、二氧化碳、氮气等其他气体。所述药物可为雾化的麻醉剂等药剂。
在一些实施例中，所述根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述药物在供给气体中的吸入浓度控制，包括：根据载体气体流量参数，控制所述药物的载体气体的流量；根据药物流量参数，控制所述药物混入到载体气体的流量。
该流量参数可包括：流量和/或流速。
所述流量参数按照载体气体和药物可以分为：载体气体的流量和/或载体气体的流速；药物的流量和/或药物的流速。
例如，基于载体气体流量参数，可以控制载体气体流入到吸入呼出循环系统的流量计的开关程度。
又例如，根据药物流量参数，雾化所述药物的蒸发器的蒸发功率或者雾化速率等，从而控制所述药物混入到所述载体气体的流量。
在一些实施例中，所述步骤S140可包括：携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度；若所述基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
在一些实施例中，所述步骤S130可包括：
若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
在每一次供给气体的流量调节之后，需要检测调节的效果；但是由于吸入呼出循环系统存在一定的延迟滞后，为了精确获得所述流量控制效果，会获得当调节时刻延迟预定时长之后的实际供给浓度和实际呼出浓度，再确定下一次流量调节的目标供给浓度；从而通过延迟引入，实现更加精准的目标呼出浓度的控制。若检测到调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度等于目标呼出浓度，说明当前调节效果佳，可以将当前的目标供给浓度用于下一次流量调节的目标供给浓度。若调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与目标呼出浓度之差比较大，则需要基于延迟后监测到的实际呼出浓度和实际供给浓度，进行下一次流量调节的目标呼出浓度的确定。
在一些实施例中，所述步骤S140可包括：根据控制需求，确定控制策略；基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度。
在一些实施例中，所述根据所述目标供给浓度，控制所述药物在供给气体的吸入浓度，包括：
根据控制需求，确定控制策略；
基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制携带有所述药物的供给气体的流量。
不同的控制策略对供给气体的流量控制方式是不同的，控制的效果也会产生变化。
例如，在一些实施例中所述基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制携带有所述药物的供给气体的流量，包括以下之一：
基于速度优先策略，增加载体气体的流量，在携带所述药物的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内时，降低所述载体气体的流量并增加所述药物的流量，以维持所述药物的实际供给浓度等于所述目标供给浓度；
基于药物节省策略，增大所述药物的流量，若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
基于稳定优先策略，在限定的时间单位内增加所述药物的流量，并使得供给气体的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内。
若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
基于稳定优先策略，在限定的时间单位内增加所述药物的流量，并使得供给气体的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内。
如图4所示，一种吸入呼出循环系统，其特征在于，包括：
第一监测模组，用于监测在吸入支路上监测药物的实际供给浓度；
第二监测模组，用于在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；
第一控制模组，与所述第一监测模组及所述第二监测模组分别连接，用于根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立目标对药物的吸收模型；
第二控制模组，与所述第一控制模组连接，用于设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述目标对药物的吸收模型确定目标供给浓度。
在一些实施例中，所述第一控制模组包括第一控制器。所述第二控制模组可包括：第二控制器。
在一些实施例中，所述第二控制模组与第一控制模组连接，利用第一控制模组输出的目标对药物的吸收模型，并结合设定的目标呼出浓度计算得到目标供给浓度。
所述第一控制模组，具体用于执行以下至少之一：
统计当前周期以前的N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差获得统计值；根据所述统计值，确定所述目标对药物的吸收模型，其中，N为正整数；
根据当前周期的实际供给浓度、初始时刻的实际供给浓度进行函数拟合，获得由所述当前时刻实际供给浓度、所述初始时刻的实际供给浓度及时间参数组成的所述目标对药物的吸收模型药物；
结合前一周期的所述实际供给浓度、所述实际呼出浓度及动力代谢模型，得到所述目标对药物的吸收模型。
在一些实施例中，所述第二控制模组，具体用于根据所述目标对药物的吸收模型获得目标供给估算浓度；并根据所述实际呼出浓度和目标呼出浓度之差反馈调节所述目标供给估算浓度，得到所述目标供给浓度。
所述系统还包括：
第三控制模组，用于根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度。
在一些实施例中，所述第三控制模组可包括：第三控制器。
在一些实施例中，所述第三控制模组，具体用于根据所述目标供给浓度及所述实际供给浓度之差，确定所述供给气体的流量参数；根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述实际供给浓度控制。
在一些实施例中，所述第三控制模组，具体用于根据药物的载体气体流量参数，控制所述载体气体的流量；根据药物流量参数，控制所述药物混入到载体气体的流量。
在一些实施例中，所述第三控制模组，具体用于
携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度；若所述基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
在一些实施例中，所述第二控制模组，具体用于若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
在一些实施例中，所述第三控制模组，具体用于根据控制需求，确定控制策略；基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度。
在一些实施例中，所述第三控制模组，具体执行以下至少之一：
基于速度优先策略，增加载体气体的流量，在携带所述药物的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内时，降低所述载体气体的流量并增加所述药物的流量，以维持所述药物的实际供给浓度等于所述目标供给浓度；
基于药物节省策略，增大所述药物的流量，若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
基于稳定优先策略，在限定的时间单位内增加所述药物的流量，并使得供给气体的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内。
在一些实施例中，所述第三控制模组还包括：
比较器，用于与所述第二控制器连接，用于将检测的实际供给浓度和所述目标供给浓度进行比较，获得所述实际供给浓度和所述目标供给浓度之差，并将所述实际供给浓度和所述目标供给浓度之传输给所述第三控制器；
第三控制器，与所述比较器连接，用于基于所述实际供给浓度和所述目标供给浓度之差，控制携带有所述药物的供给气体的流量的控制信号；
所述第三控制模组还包括：
分配器，与所述第三控制器连接，用于基于所述控制信号，控制流量计控制载体气体的流量，和，基于所述控制信号控制药物的蒸发器的流量。
在一些实施例中，所述系统还包括：
延迟器，与所述第一监测模组及所述第二监测模组连接，用于接收所述实际供给浓度及所述实际呼出浓度，携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际供给浓度和实际呼出浓度；
所述第三控制模组，与所述延迟器连接，用于若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
在一些实施例中，所述第二控制模组，还用于若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
以下结合上述任意实施例提供一个具体示例：
示例1：
如图5所示，本示例提供了一种吸入呼出循环系统，可包括：
第一控制器为前述实施例中第一控制模组的组成部分，用于基于监控得到的实际呼出浓度和实际供给浓度，建立目标对药物的吸收模型；
第二控制器为前述实施例中第二控制模组的组成部分，用于由目标对药物的吸收模型结合实际呼出浓度及目标呼出浓度，得到目标供给浓度；
第三控制器为前述实施例中第二控制模组的组成部分，用于输出控制信号，该控制信号可以用于传输给分配器，分配器分别基于控制信号控制流量计和蒸发器；流量计可通过自身的流量调节，用于控制载体气体的流量；蒸发器可通过自身的蒸发功率和/或蒸发效率的控制，控制药物加入到载体气体中的流量，从而通过目标供给浓度控制，实现对目标呼出浓度的控制。
示例2：
本示例提出了一种新的能自适应病人个体的目标控制呼出气体浓度方法。通过对病人消耗进行监测和建模，估计达到目标呼出浓度所需要的吸入浓度，并以该吸入浓度作为控制目标。这种方法能够将病人吸收模型与麻醉机控制模型之间解耦，增加了系统的稳定性和适应性，降低了控制过程中的过冲，提供更安全和稳定的目标浓度控制过程。
带目标浓度控制的麻醉机系统如图6所示，该系统包括麻醉机和控制处理系统两部分。图6中展示了麻醉机内气体流向图与目标浓度控制处理系统的信号流向图。此处的麻醉机系统可为：前述吸入呼出系统中的一种。
流量计和蒸发器是最主要的执行器件。流量计根据收到的指令输出一定O2浓度和总流量的载气，蒸发器在载气流经时根据收到的指令混入一定比例的麻醉气体，产生设定流量和气体浓度的新鲜气体(FGF)补充进回路。气体经由吸气支路被送入病人肺中，病人吸收气体中的O2和麻醉气体，排出CO2。病人呼出气体经由呼气支路进入风箱、容量反射器或储气囊暂存，多余的气体由呼气阀排出。在下一个吸气周期到来时，暂存气体经过CO2吸收罐排除CO2后被重复利用，与新鲜气体混合后再被病人吸入。
处理器负责接收用户设定的目标浓度和药物模块(例如，麻醉AG模块)监测到的叉形管(Y-piece)端病人吸入呼出气体浓度，通过控制算法模块计算出所需要向回路加入的新鲜气体流量和浓度，实现病人端的目标浓度控制。其中控制算法模块核心包括比较器、控制器、分配器等模块。比较器用来将设定目标与监测值比较，控制器可以通过比较器得到的差值计算出需要向系统中加入的气体体积，分配器通过应用设定的策略分别控制流量计和蒸发器，调节流入回路的新鲜气体流量和气体浓度。
图7展示了一种控制方式的具体实现形式，该控制方式对应的控制网络包含三部分：
目标供给浓度前馈控制器(控制器1)：监测病人吸入呼出浓度差，对病人肺内气体浓度变化建模，预测病人呼出浓度与吸入浓度之间的关系，通过前馈控制器2将目标呼出浓度转化为所需要的目标供给浓度；
目标供给浓度反馈控制器(控制器2)：通过监测病人呼出浓度与目标呼出浓度之差，反馈调节目标供给浓度，消除估计误差；
吸入浓度反馈控制器(控制器3和分配器)：通过监测吸入浓度与目标供给浓度之差，反馈调节向回路中添加的气体体积，并通过分配器控制新鲜气体流量和气体浓度，调节病人吸入浓度。
病人肺内气体浓度变化的估计可以采用并不限于如下方法建模：
方式一：可以简单认为病人吸收(Uptake)就是病人吸入浓度(FiAA)与呼出浓度(EtAA)之间的差值，即Uptake＝FiAA-EtAA。在病人吸入呼出浓度变化比较缓慢时，例如新鲜气体流量较低或病人肺内气体浓度已趋于稳定，这一假设成立。此时可以用上一个周期的病人吸收量或前几个周期的病人平均吸收量作为本次呼吸病人的吸收量估计值。
方式二：用指数函数模拟病人肺内气体浓度变化趋势。其指数函数可以采用Uptake＝A-(A-B)*e-τt.其中，A为和蒸发器输出浓度相关的量，B为和病人初始吸入浓度相关的量，τ为病人肺内气体浓度变化的时间常数，它和肺容积、分钟通气量、气体消耗量相关。通过获取一段时间的监测值，拟合出A、B、τ值。并根据获得的指数函数模型，估计病人对吸入麻药的浓度响应。
方式三：
用肺模型和生理模型模拟病人肺内气体浓度的变化过程。病人肺的体积为Vlung,流入流出病人肺的气体流速为分钟通气量MV，麻醉气体在病人肺中的交换和吸收过程可以用药物代谢动力学模型模拟。如图3所示，药物代谢动力学模型用来表示病人体内对麻醉气体的交换、运输、吸收过程，可以用P(c,t)描述。根据物质守恒定律，流出肺和流进肺的气体之差为留存在肺内的气体体积，即FiAA*MV-EtAA*MV-P(c,t)＝Vlung*dClung.其中，Clung为留存在肺中的麻药浓度，等于该时刻流出肺的气体浓度EtAA。
控制器1为前馈控制器，利用根据病人肺内气体浓度变化的估计值，将目标呼出浓度转化为所需要的目标供给浓度。由于前述的病人肺内气体浓度变化的估计可能存在偏差，反馈控制器2被用来减小估计误差。控制器1和控制器2可以使用比例积分微分(PID)控制来实现。考虑到麻醉机的系统延迟，即由执行器件流量计和蒸发器向回路中加入的气体会延迟一段时间才能影响到病人端的吸入呼出浓度，因此控制器1和控制器2中也可以加入延迟模块来优化系统的表现。其中延迟模块的一种实现形式可以是纯延时器，其延迟的时长可以是固定的，也可以是与新鲜气体流量、回路容积相关的函数。延迟模块的另一种实现形式可以是带相位延迟的滤波器，对不同时刻的输入信号采用不同的权重。延迟模块的另一种实现形式可以是多模块模型，对气体在麻醉机中的流动过程建模。
控制器3用来反馈控制吸入浓度，根据病人监测吸入浓度与目标供给浓度之差，计算出需要向回路添加的气体体积，然后分配器根据设定的分配原则控制流量计和蒸发器，实现吸入浓度控制。其原理图如图8所示。
分配器可以根据需求设定不同的原则。
分配器的一种分配原则为速度优先，为了快速达到设定浓度，优先增加新鲜气体流量，当接近目标后再逐渐降低新鲜气体流量同时增加麻醉气体浓度，保持浓度稳定。
分配器的另一种分配原则为省药优先，在需要达到设定浓度时，优先增加蒸发器的浓度，仅当蒸发器达到最大输出能力后仍不能满足要求，再增加新鲜气。
分配器的另一种可能的分配原则为稳定优先，在调节时限定单位时间内向回路中增加的麻醉气体的最大体积，防止某些体重较轻或对麻醉气体较敏感的病人的血压或心率突然下降。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (16)

1.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现一种药物浓度控制方法，所述药物浓度控制方法包括：
在吸入支路上监测药物的实际供给浓度，在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；
根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立吸收模型，所述吸收模型用于表征目标对药物的吸收状况；
设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述吸收模型确定目标供给浓度；
其中，所述根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立吸收模型包括以下至少之一：
统计当前周期以前的N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差获得统计值；根据所述统计值，确定所述吸收模型，其中，N为正整数；
根据当前周期的实际供给浓度、初始时刻的实际供给浓度进行函数拟合，获得由所述当前周期的实际供给浓度、所述初始时刻的实际供给浓度及时间参数组成的所述吸收模型；
结合前一周期的所述实际供给浓度、所述实际呼出浓度及动力代谢模型，得到所述吸收模型；
其中，所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述吸收模型确定目标供给浓度，包括：
根据所述吸收模型获得目标供给估算浓度；
根据所述实际呼出浓度和目标呼出浓度之差反馈调节所述目标供给估算浓度，得到所述目标供给浓度。
2.根据权利要求1所述的计算机存储介质，其特征在于，在所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述吸收模型确定目标供给浓度之后，所述方法还包括：
根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度。
3.根据权利要求2所述的计算机存储介质，其特征在于，
所述根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度，包括：
根据所述目标供给浓度及所述实际供给浓度之差，确定供给气体的流量参数；
根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现实际供给浓度控制。
4.根据权利要求3所述的计算机存储介质，其特征在于，
所述根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述实际供给浓度控制，包括：
根据药物的载体气体流量参数，控制所述载体气体的流量；
根据药物流量参数，控制所述药物混入到载体气体的流量。
5.根据权利要求2所述的计算机存储介质，其特征在于，
所述根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度，包括：
携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度；
若所述获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
6.根据权利要求5所述的计算机存储介质，其特征在于，所述设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述吸收模型确定目标供给浓度，包括：
若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
7.根据权利要求2所述的计算机存储介质，其特征在于，
所述根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度，包括：
根据控制需求，确定控制策略；
基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度。
8.根据权利要求7所述的计算机存储介质，其特征在于，
所述基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度，包括以下之一：
基于速度优先策略，增加载体气体的流量，在携带所述药物的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内时，降低所述载体气体的流量并增加所述药物的流量，以维持所述药物的实际供给浓度等于所述目标供给浓度；
基于药物节省策略，增大所述药物的流量，若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
基于稳定优先策略，在限定的时间单位内增加所述药物的流量，并使得供给气体的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内。
9.一种吸入呼出循环系统，其特征在于，包括：
第一监测模组，用于监测在吸入支路上监测药物的实际供给浓度；
第二监测模组，用于在呼出支路上监测药物的实际呼出浓度；
第一控制模组，与所述第一监测模组及所述第二监测模组分别连接，用于根据所述实际供给浓度和所述实际呼出浓度建立吸收模型，所述吸收模型用于表征目标对药物的吸收状况；建立所述吸收模型的方式为以下至少之一：统计当前周期以前的N个周期的实际供给浓度和实际呼出浓度之差获得统计值，根据所述统计值，确定所述吸收模型，其中，N为正整数；根据当前周期的实际供给浓度、初始时刻的实际供给浓度进行函数拟合，获得由所述当前周期的实际供给浓度、所述初始时刻的实际供给浓度及时间参数组成的所述吸收模型；结合前一周期的所述实际供给浓度、所述实际呼出浓度及动力代谢模型，得到所述吸收模型；
第二控制模组，与所述第一控制模组连接，用于设定目标呼出浓度，结合所述目标呼出浓度和所述吸收模型确定目标供给浓度；
其中，所述第二控制模组，还用于根据所述吸收模型获得目标供给估算浓度；并根据所述实际呼出浓度和目标呼出浓度之差反馈调节所述目标供给估算浓度，得到所述目标供给浓度。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
第三控制模组，用于根据所述目标供给浓度调节实际供给浓度。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，
所述第三控制模组，还用于根据所述目标供给浓度及所述实际供给浓度之差，确定供给气体的流量参数；根据所述目标供给浓度和流量参数，通过流量控制实现所述实际供给浓度控制。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述第三控制模组，还用于根据药物的载体气体流量参数，控制所述载体气体的流量；根据药物流量参数，控制所述药物混入到载体气体的流量。
13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，
所述第三控制模组，还用于携带有所述药物的供给气体的本次流量调节后，获取基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度；
若所述基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围内，按照所述目标供给浓度控制供给气体的流量。
14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，
所述第二控制模组，还用于若所述实际呼出浓度与所述目标呼出浓度之差位于预定范围外，按照基于调节时刻延迟预定时长之后的实际呼出浓度及实际供给浓度之差，确定下一次流量调节的目标供给浓度。
15.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，
所述第三控制模组，还用于根据控制需求，确定控制策略；基于所述控制策略以所述目标供给浓度为控制因子，控制实际供给浓度。
16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，
所述第三控制模组，还执行以下至少之一：
基于速度优先策略，增加载体气体的流量，在携带所述药物的实际供给浓度与所述目标供给浓度之差在预设范围内时，降低所述载体气体的流量并增加所述药物的流量，以维持所述药物的实际供给浓度等于所述目标供给浓度；
基于药物节省策略，增大所述药物的流量，若增大所述药物的流量之后达到所述目标供给浓度则调整停止，否则最大化所述药物的流量，并在最大化所述药物流量后未达到所述目标供给浓度时增加所述载体气体的流量；
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