CN114849007A - 一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统 - Google Patents

一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统，其方法包括：获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述特征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。通过对受试者的二氧化碳分压进行监测，实现对受试者是否发生呼吸性碱中毒进行快速准确的判断，同时通过对氧气与二氧化碳的混合比例进行调整，实现对受试者呼吸性碱中毒进行有效缓解，提高了解决过度通气的效率以及安全性。

Description

一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统
技术领域
本发明涉及呼吸机技术领域，特别涉及一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统。
背景技术
目前，呼吸机是一种普遍接受的用于急救及治疗呼吸系统疾病的设备，广泛应用于医院的急诊、重症监护及各个科室的床旁呼吸急救及治疗，并且呼吸机目前的通气组成为氧气O2和空气Air，根据病人的情况进行不同比例的混合供给病人，以解决病人对氧气的需求；
但是，通过呼吸机进行呼吸急救及治疗时，容易造成对患者过度通气，从而导致患者发生呼吸性碱中毒，使患者存在一定的危险，传统的呼吸机并不能在发生呼吸性碱中毒时对患者进行快速的解毒操作，且缓解效率低，缓解效果不佳；
因此，本发明提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统，用以通过对受试者的二氧化碳分压进行监测，实现对受试者是否发生呼吸性碱中毒进行快速准确的判断，同时通过对氧气与二氧化碳的混合比例进行调整，实现对受试者呼吸性碱中毒进行有效缓解，提高了解决过度通气造成的呼吸性碱中毒的效率以及安全性。
发明内容
本发明提供一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法及系统，用以通过对受试者的二氧化碳分压进行监测，实现对受试者是否发生呼吸性碱中毒进行快速准确的判断，同时通过对氧气与二氧化碳的混合比例进行调整，实现对受试者呼吸性碱中毒进行有效缓解，提高了解决过度通气造成的呼吸性碱中毒的效率以及安全性。
本发明提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，包括：
步骤1：获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；
步骤2：当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；
步骤3：基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤1中，获取受试者的二氧化碳分压值，包括：
获取受试者的通气起始时刻，并基于所述通气起始时刻生成目标控制指令；
基于所述目标控制指令控制预设传感器进行工作，同时，基于所述目标控制指令控制所述预设传感器的检测探头移动至所述受试者的目标检测部位；
基于所述目标检测部位通过所述检测探头获取所述受试者的二氧化碳分压值，并将所述二氧化碳分压值在预设显示器上进行实时显示。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，将所述二氧化碳分压值在预设显示器上进行实时显示，包括：
获取所述受试者的二氧化碳分压值，并将所述受试者的二氧化碳分压值进行排序；
基于排序结果确定所述二氧化碳分压值在不同时间点的目标取值，并基于所述目标取值对所述二氧化碳分压值进行预处理，得到有效二氧化碳分压值；
提取所述二氧化碳分压值的数据特征，并基于所述数据特征确定波形幅值以及目标点数；
基于所述波形幅值以及目标点数调用预设可视化组件，并基于所述可视化组件将所述有效二氧化碳分压值进行格式转换，得到待展示图表数据；
将所述待展示图表数据在目标图表中进行标示，得到所述受试者的二氧化碳分压值的波形曲线图，并将所述波形曲线图在所述预设显示器上进行实时显示。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤1中，基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒，包括：
获取所述受试者的二氧化碳分压值，同时，获取历史训练数据，并基于所述历史训练数据确定所述二氧化碳分压值的标准波动范围；
将所述受试者的二氧化碳分压值与所述标准波动范围进行比较；
若所述受试者的二氧化碳分压值不在所述标准波动范围，判断所述受试者的二氧化碳分压值是否小于所述标准波动范围的最小值，且在小于所述标准波动范围的最小值时，判定所述受试者满足呼吸性碱中毒特征，并进行报警提醒；
否则，判定所述受试者的二氧化碳分压值正常，并持续对所述受试者的二氧化碳分压值进行监测。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，判定所述受试者满足呼吸性碱中毒特征，包括：
基于预设采样装置采集所述受试者的血液样本，并对所述血液样本进行酸碱度分析，得到所述受试者的PH值；
基于所述PH值确定所述受试者体内的酸碱性，并当所述受试者体内为碱性时，判定所述受试者发生呼吸性碱中毒；
否则，判定所述受试者的二氧化碳分压值异常，并确定造成所述二氧化碳分压值异常的目标原因，且基于所述目标原因对呼吸机装置进行优化。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤2中，当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度，包括：
获取预设体征测量装置的ID信息，并基于所述ID信息接收所述预设体征测量装置采集到的体征数据封装包，其中，所述预设体征测量装置至少为一种；
基于所述ID信息确定所述预设体征测量装置的设备类型，并基于所述设备类型确定所述预设体征测量装置与预设协议插件之间的对应关系；
基于所述对应关系确定所述预设体征测量装置对应的目标协议插件，并基于所述目标协议插件对所述体征数据封装包进行协议解析，得到初始体征数据；
提取所述初始体征数据的属性信息，并基于所述属性信息确定对所述初始体征数据进行数据清洗的目标清洗规则；
基于所述目标清洗规则对所述初始体征数据进行清洗，得到所述受试者的目标体征数据，并基于所述属性信息将所述目标体征数据进行分类，得到目标分类结果；
基于所述目标分类结果确定每一类目标体征数据对应的波形曲线，并在所述波形曲线中设定基准峰值点；
基于所述基准峰值点分别向前和向后进行遍历，并基于遍历结果去除所述波形曲线中的伪峰，得到所述每一类目标体征数据对应的峰值时间序列；
基于所述峰值时间序列计算相邻峰值点的平均间距，并基于所述平均间距确定所述受试者每一类目标体征数据对应的目标变化值；
分别将所述目标变化值与对应的预设阈值进行作差运算，得到对应的目标差值，并将所述目标差值与每一类目标体征数据对应的标准波动范围进行比较；
基于比较结果确定所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，基于比较结果确定所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度，包括：
获取所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者体内的碳酸氢根离子浓度；
确定所述碳酸氢根离子浓度与标准碳酸氢根离子浓度阈值的浓度差值，并将所述浓度差值分别与第一差值阈值以及第二差值阈值进行比较；
若所述浓度差值小于所述第一差值阈值，判定所述受试者轻度呼吸性碱中毒，并进行第一报警提醒；
若所述浓度差值大于或等于所述第一差值阈值且小于所述第二差值阈值，判定所述受试者中度呼吸性碱中毒，并进行第二报警提醒；
否则，判定所述受试者重度呼吸性碱中毒，并进行第三报警提醒。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤3中，基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况，包括：
获取所述受试者的呼吸性碱中毒程度，同时，对所述受试者当前接收的混合气体进行采样，并基于采样结果对所述混合气体进行分析，得到所述混合气体中氧气与二氧化碳的初始混合比例；
提取所述受试者的呼吸性碱中毒程度的目标特征，并基于所述目标特征确定缓解所述受试者呼吸性碱中毒程度所对应的目标二氧化碳比例调整范围，其中，所述调整范围为1％-6％；
基于所述目标二氧化碳比例调整范围确定对所述氧气与二氧化碳的初始混合比例中所述二氧化碳混合比例的初始调整参数，并基于所述初始调整参数对所述氧气与二氧化碳的初始混合比例进行调整，得到基准混合比例；
基于所述基准混合比例通过呼吸机装置确定所述氧气以及二氧化碳的气体压力，并基于所述气体压力对所述氧气以及二氧化碳进行压力平衡调节；
基于压力平衡调节结果将所述氧气与所述二氧化碳进行混合，得到基准混合气体，并基于所述呼吸机装置将所述基准混合气体输送至所述受试者；
基于输送结果实时监测所述受试者的呼吸数据，并基于所述呼吸数据对所述基准混合气体中二氧化碳比例进行梯度调整；
基于梯度调整结果确定每一梯度混合气体的持续输送时间长度，并基于所述持续输送时间长度将每一梯度对应的混合气体输送至所述受试者，直至所述受试者的呼吸数据恢复正常，完成对所述氧气与二氧化碳混合的调整。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，基于输送结果实时监测所述受试者的呼吸数据，包括：
获取对所述受试者呼吸数据的实时监测结果，并基于所述实时监测结果确定所述受试者呼吸数据对应的心跳波形曲线；
基于所述心跳波形曲线判断所述受试者是否存在呼吸异常；
当存在呼吸异常时，确定所述受试者呼吸异常的目标原因，并基于所述目标原因对所述受试者的呼吸异常情况进行调整；
否则，实时监测所述受试者的呼吸数据，直至当所述受试者呼吸数据恢复正常时，控制所述呼吸机装置切换工作模式，其中，所述工作模式包括氧气与二氧化碳混合供气以及氧气与空气混合供气。
优选的，一种基于呼吸机装置解决过度通气的系统，包括：
监测模块，用于获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；
分析模块，用于当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；
调整模块，用于基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种基于呼吸机装置解决过度通气的系统的结构图；
图3为本发明实施例中一种基于呼吸机装置解决过度通气的系统中呼吸机装置的供气原理图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，如图1所示，包括：
步骤1：获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；
步骤2：当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；
步骤3：基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。
该实施例中，受试者指的是通过呼吸机进行供气的患者或伤员等。
该实施例中，二氧化碳分压值指的是动脉二氧化碳和呼末二氧化碳，其中，动脉二氧化碳是用来反应患者动脉血中二氧化碳的含量，呼末二氧化碳是用来反应患者肺部通气情况。
该实施例中，基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒指的是当受试者的二氧化碳分压值低于正常范围时，则判定受试者存在呼吸性碱中毒情况。
该实施例中，体征数据指的是受试者的心率、血压以及脉搏跳动频率等。
该实施例中，呼吸性碱中毒程度指的是受试者在通过呼吸机装置治疗时，由于过度通气导致身体PH值明显偏高的程度。
该实施例中，基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整指的是适当提升二氧化碳的比例，从而缓解受试者的呼吸性碱中毒情况。
该实施例中，实时监测受试者的呼吸状况指的是实时监测受试者在供气方案改变后，受试者的各项身体指标数据的变化情况，且根据受试者呼吸性碱中毒的缓解情况对氧气以及二氧化碳的混合比例进行动态调整。
上述技术方案的有益效果是：通过对受试者的二氧化碳分压进行监测，实现对受试者是否发生呼吸性碱中毒进行快速准确的判断，同时通过对氧气与二氧化碳的混合比例进行调整，实现对受试者呼吸性碱中毒进行有效缓解，提高了解决过度通气造成的呼吸性碱中毒的效率以及安全性。
实施例2：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤1中，获取受试者的二氧化碳分压值，包括：
获取受试者的通气起始时刻，并基于所述通气起始时刻生成目标控制指令；
基于所述目标控制指令控制预设传感器进行工作，同时，基于所述目标控制指令控制所述预设传感器的检测探头移动至所述受试者的目标检测部位；
基于所述目标检测部位通过所述检测探头获取所述受试者的二氧化碳分压值，并将所述二氧化碳分压值在预设显示器上进行实时显示。
该实施例中，通气起始时刻指的是受试者接受呼吸机装置提供气体的时间信息。
该实施例中，目标控制指令指的是用于控制检测二氧化碳分压值的相关机器进行工作，便于获取受试者的二氧化碳分压值。
该实施例中，预设传感器是提前设定好的，用于监测受试者的二氧化碳分压值，例如可以是血气分析仪等。
该实施例中，目标检测部位指的是用于检测受试者二氧化碳分压值的身体部位，包括胳膊等。
该实施例中，预设显示器是预设传感器上提前设定好的，用于显示实时监测到的二氧化碳分压值数据。
上述技术方案的有益效果是：通过确定受试者的通气起始时刻，实现在通气开始时立即对受试者的二氧化碳分压值进行监测，其次，通过确定监测部位，实现通过传感器对受试者的二氧化碳分压值进行及时有效的监测，为准确及时发现受试者是否呼吸过度提供了参考依据。
实施例3：
在上述实施例2的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，将所述二氧化碳分压值在预设显示器上进行实时显示，包括：
获取所述受试者的二氧化碳分压值，并将所述受试者的二氧化碳分压值进行排序；
基于排序结果确定所述二氧化碳分压值在不同时间点的目标取值，并基于所述目标取值对所述二氧化碳分压值进行预处理，得到有效二氧化碳分压值；
提取所述二氧化碳分压值的数据特征，并基于所述数据特征确定波形幅值以及目标点数；
基于所述波形幅值以及目标点数调用预设可视化组件，并基于所述可视化组件将所述有效二氧化碳分压值进行格式转换，得到待展示图表数据；
将所述待展示图表数据在目标图表中进行标示，得到所述受试者的二氧化碳分压值的波形曲线图，并将所述波形曲线图在所述预设显示器上进行实时显示。
该实施例中，目标取值指的是受试者在不同时间点的二氧化碳分压的取值情况。
该实施例中，预处理指的是剔除二氧化碳分压值中数值过大或过小的数据，确保最终得到的二氧化碳分压值可靠有效。
该实施例中，有效二氧化碳分压值指的是将众多二氧化碳分压值中异常数据剔除后得到的剩余二氧化碳分压值。
该实施例中，数据特征指的是有效二氧化碳分压值的个数以及每个时间点对应的有效二氧化碳分压值的具体取值情况。
该实施例中，目标点数指的是有效二氧化碳分压值的采样点数。
该实施例中，预设可视化组件指的是用于将有效二氧化碳分压值进行格式转换的图表插件，便于得到最终的图表。
上述技术方案的有益效果是：通过对受试者的二氧化碳分压值进行分析和处理，实现对将受试者不同时间点对应的二氧化碳采用相应的图表进行表示，便于直观了当的查看受试者不同时刻的二氧化碳分压制，从而提高判断受试者是否过度通气的准确率以及效率。
实施例4：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤1中，基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒，包括：
获取所述受试者的二氧化碳分压值，同时，获取历史训练数据，并基于所述历史训练数据确定所述二氧化碳分压值的标准波动范围；
将所述受试者的二氧化碳分压值与所述标准波动范围进行比较；
若所述受试者的二氧化碳分压值不在所述标准波动范围，判断所述受试者的二氧化碳分压值是否小于所述标准波动范围的最小值，且在小于所述标准波动范围的最小值时，判定所述受试者满足呼吸性碱中毒特征，并进行报警提醒；
否则，判定所述受试者的二氧化碳分压值正常，并持续对所述受试者的二氧化碳分压值进行监测。
该实施例中，历史训练数据指的是不同受试者在接受呼吸机治疗时的二氧化碳分压值的波动范围，且二氧化碳分压值的波动范围与不同受试者的身体情况相对应。
该实施例中，标准波动范围指的是人体所允许的二氧化碳的分压值的正常波动范围，通常为35-45mmHg。
该实施例中，最小值指的是标准波动范围的区间下限值。
该实施例中，满足呼吸性碱中毒特征指的是受试者的二氧化碳分压值低于标准波动范围，即满足二氧化碳分压偏低症状。
上述技术方案的有益效果是：通过根据历史训练数据实现对二氧化碳分压值的标准波动范围进行准确确定，从而便于将受试者的二氧化碳分压值与标准波动范围进行比较，实现对受试者是否发生过度通气造成呼吸性碱中毒提供了便利，提高了对呼吸性碱中毒的判断效率以及准确率。
实施例5：
在上述实施例4的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，判定所述受试者满足呼吸性碱中毒特征，包括：
基于预设采样装置采集所述受试者的血液样本，并对所述血液样本进行酸碱度分析，得到所述受试者的PH值；
基于所述PH值确定所述受试者体内的酸碱性，并当所述受试者体内为碱性时，判定所述受试者发生呼吸性碱中毒；
否则，判定所述受试者的二氧化碳分压值异常，并确定造成所述二氧化碳分压值异常的目标原因，且基于所述目标原因对呼吸机装置进行优化。
该实施例中，预设采样装置是提前设定好的，用于对受试者进行血液采集。
该实施例中，血液样本指的是对受试者的血液进行采样后得到的样本数据。
该实施例中，酸碱度分析指的是通过专业的测试剂或是相应的检测仪器即可确定受试者的血液PH值。
上述技术方案的有益效果是：通过在判定受试者的二氧化碳分压值异常的情况下，对受试者体内的PH值进行检测，确保对受试者体内的酸碱性进行准确分析，提高了对受试者是否有呼吸性碱中毒进行可靠准确的判断，同时，便于在存在呼吸性碱中毒时及时调整氧气与二氧化碳的混合比例，从而达到快速缓解受试者的呼吸性碱中毒情况。
实施例6：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤2中，当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度，包括：
获取预设体征测量装置的ID信息，并基于所述ID信息接收所述预设体征测量装置采集到的体征数据封装包，其中，所述预设体征测量装置至少为一种；
基于所述ID信息确定所述预设体征测量装置的设备类型，并基于所述设备类型确定所述预设体征测量装置与预设协议插件之间的对应关系；
基于所述对应关系确定所述预设体征测量装置对应的目标协议插件，并基于所述目标协议插件对所述体征数据封装包进行协议解析，得到初始体征数据；
提取所述初始体征数据的属性信息，并基于所述属性信息确定对所述初始体征数据进行数据清洗的目标清洗规则；
基于所述目标清洗规则对所述初始体征数据进行清洗，得到所述受试者的目标体征数据，并基于所述属性信息将所述目标体征数据进行分类，得到目标分类结果；
基于所述目标分类结果确定每一类目标体征数据对应的波形曲线，并在所述波形曲线中设定基准峰值点；
基于所述基准峰值点分别向前和向后进行遍历，并基于遍历结果去除所述波形曲线中的伪峰，得到所述每一类目标体征数据对应的峰值时间序列；
基于所述峰值时间序列计算相邻峰值点的平均间距，并基于所述平均间距确定所述受试者每一类目标体征数据对应的目标变化值；
分别将所述目标变化值与对应的预设阈值进行作差运算，得到对应的目标差值，并将所述目标差值与每一类目标体征数据对应的标准波动范围进行比较；
基于比较结果确定所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度。
该实施例中，预设体征测量装置是提前设定好的，用于对受试者进行体征数据的采集。
该实施例中，ID信息指的是用于标记预设体征测量装置与数据统计后台之间对接时的数据上传地址。
该实施例中，体征数据封装包指的是将预设体征测量装置采集到的受试者的体征数据进行打包后得到的数据包，内部包含受试者的体征数据。
该实施例中，设备类型指的是预设体征测量装置的功能，例如可以是但不局限于心电仪、血压计等。
该实施例中，预设协议插件指的是用于对相应设备类型采集到的体征数据封装包进行解析，是后台数据处理过程中需要用到的。
该实施例中，目标协议插件指的是用于与当前体征测量装置相匹配的协议插件，是预设协议插件中的一个或多个。
该实施例中，属性信息指的是体征数据的数据种类以及对应的数据量等。
该实施例中，初始体征数据指的是对预设体征测量装置采集到的体征数据封装包进行解析后得到的体征数据，该体征数据中可能存在数据缺失或异常的体征数据。
该实施例中，目标清洗规则指的是用于对初始体征数据进行数据筛选或盘查的方式方法。
该实施例中，目标体征数据指的是通过目标清洗规则对初始体征数据中的异常数据进行筛选后得到的有效体征数据。
该实施例中，基准峰值点指的是在波形曲线中选择一个峰值作为参考点，以该峰值点为基准分别向前或向后进行遍历。
该实施例中，伪峰指的是波形曲线中并不代表受试者体征数据变化情况的峰值。
该实施例中，峰值时间序列指的是确定各个峰值与对应时间的关系。
该实施例中，目标变化值指的是通过相邻峰值之间的距离判断受试者的体征数据变化程度是否规律以及判断相邻峰值之间的距离是否在预设要求内，是与受试者正常呼吸情况下对应的体征数据对应的波形曲线进行比较得到的。
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于判断目标变换值是否在允许的变化范围内。
该实施例中，目标差值指的是目标变化值与对应的预设阈值之间的差值，用于衡量受试者当前的体征数据与标准体征数据之间的差异程度。
该实施例中，标准波动范围指的是允许受试者体征数据与标准体征数据差异的波动范围。
该实施例中，得到所述受试者的目标体征数据，包括：
获取所述受试者的目标体征数据，并基于所述目标体征数据确定所述受试者的动脉血氧分压以及静脉血氧分压；
基于所述动脉血氧分压以及静脉血氧分压计算所述受试者的动脉血氧饱和度，并基于所述动脉血氧饱和度计算所述受试者的脑氧利用率，具体步骤包括：
根据如下公式计算所述受试者的动脉血氧饱和度：
Figure BDA0003627280280000151
其中，α表示所述受试者的动脉血氧饱和度；v表示所述受试者动脉血流收缩期峰值对应的血流速度；V表示所述受试者动脉血流收缩期末对应的血流速度；β表示所述受试者动静脉氧含量差；a表示常数，且取值范围为(0.003，0.01)；δ表示所述受试者的动脉血氧分压值；τ表示所述受试者的静脉血氧分压值；μ表示所述受试者的血红蛋白含量；b表示常数，且取值范围为(1.25，1.55)；
Figure BDA0003627280280000152
表示所述受试者的混合静脉血氧饱和度；
根据如下公式计算所述受试者的脑氧利用率；
Figure BDA0003627280280000153
其中，η表示所述受试者的脑氧利用率，且取值范围为(0，1)；ω表示误差因子，且取值范围为(0.02，0.05)；α表示所述受试者的动脉血氧饱和度；
Figure BDA0003627280280000154
表示所述受试者的混合静脉血氧饱和度；
基于所述脑氧利用率确定对所述受试者的供气量，并基于所述供气量将所述氧气与二氧化碳进行混合并输送至所述受试者。
上述脑氧利用率指的是受试者对吸入的氧气的利用程度。
上述技术方案的有益效果是：通过预设体征测量装置对受试者的体征数据进行测量，并对受试者的体征数据进行分析，得到受试者的体征数据变化情况，确保了采集到的受试者的体征数据准确可靠，同时根据受试者的体征数据与标准体征数据之间的差异程度，实现对受试者当前呼吸性碱中毒程度进行准确有效的判断，为准确对受试者的混合气体的比例进行调整提供了便利，确保有效解决受试者的呼吸性碱中毒。
实施例7：
在上述实施例6的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，基于比较结果确定所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度，包括：
获取所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者体内的碳酸氢根离子浓度；
确定所述碳酸氢根离子浓度与标准碳酸氢根离子浓度阈值的浓度差值，并将所述浓度差值分别与第一差值阈值以及第二差值阈值进行比较；
若所述浓度差值小于所述第一差值阈值，判定所述受试者轻度呼吸性碱中毒，并进行第一报警提醒；
若所述浓度差值大于或等于所述第一差值阈值且小于所述第二差值阈值，判定所述受试者中度呼吸性碱中毒，并进行第二报警提醒；
否则，判定所述受试者重度呼吸性碱中毒，并进行第三报警提醒。
该实施例中，碳酸氢根离子浓度指的是受试者通过呼吸机装置后体内离子反应后得到的浓度，浓度越高表明受试者呼吸性碱中毒越高。
该实施例中，标准碳酸氢根离子浓度阈值是提前设定好的，用于表征体内允许接收的碳酸氢根离子浓度的大小。
该实施例中，第一差值阈值以及第二差值阈值是提前设定好的，用于衡量受试者体内的碳酸氢根离子浓度超过标准碳酸氢根离子浓度阈值的程度。
该实施例中，第一报警提醒例如可以是声音报警。
该实施例中，第二报警提醒例如可以是灯光报警。
该实施例中，第三报警提醒例如可以是声音与灯光的组合报警。
上述技术方案的有益效果是：通过对受试者的呼吸性碱中毒程度进行分析，实现受试者在相应碱中毒程度下进行相应的报警操作，便于根据报警操作及时调整混合气体的混合比例，从而保障了受试者的安全。
实施例8：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，步骤3中，基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况，包括：
获取所述受试者的呼吸性碱中毒程度，同时，对所述受试者当前接收的混合气体进行采样，并基于采样结果对所述混合气体进行分析，得到所述混合气体中氧气与二氧化碳的初始混合比例；
提取所述受试者的呼吸性碱中毒程度的目标特征，并基于所述目标特征确定缓解所述受试者呼吸性碱中毒程度所对应的目标二氧化碳比例调整范围，其中，所述调整范围为1％-6％；
基于所述目标二氧化碳比例调整范围确定对所述氧气与二氧化碳的初始混合比例中所述二氧化碳混合比例的初始调整参数，并基于所述初始调整参数对所述氧气与二氧化碳的初始混合比例进行调整，得到基准混合比例；
基于所述基准混合比例通过呼吸机装置确定所述氧气以及二氧化碳的气体压力，并基于所述气体压力对所述氧气以及二氧化碳进行压力平衡调节；
基于压力平衡调节结果将所述氧气与所述二氧化碳进行混合，得到基准混合气体，并基于所述呼吸机装置将所述基准混合气体输送至所述受试者；
基于输送结果实时监测所述受试者的呼吸数据，并基于所述呼吸数据对所述基准混合气体中二氧化碳比例进行梯度调整；
基于梯度调整结果确定每一梯度混合气体的持续输送时间长度，并基于所述持续输送时间长度将每一梯度对应的混合气体输送至所述受试者，直至所述受试者的呼吸数据恢复正常，完成对所述氧气与二氧化碳混合的调整。
该实施例中，初始混合比例指的是受试者当前接收氧气与二氧化碳的混合比例。
该实施例中，目标特征指的是受试者各项体征数据的变化情况，例如可以是各项体征数据与标准体征数据之间的差值等。
该实施例中，目标二氧化碳比例调整指的是需要对初始混合比例中二氧化碳的比例调整的程度，调整范围为1％-6％。
该实施例中，初始调整参数指的是需要初次进行比例调整的程度，二氧化碳比例为从1％-6％梯度调整。
该实施例中，基准混合比例指的是对初始混合比例中的二氧化碳的比例进行调整后，重新对受试者进行供气的混合气体，并根据基准混合比例不断对二氧化碳的比例进行调整，直至解决受试者的呼吸性碱中毒。
该实施例中，压力平衡调节指的是根据氧气与二氧化碳的输入压力，对两种气体的压力进行优化，确保能将两种气体进行混合。
该实施例中，基准混合气体指的是根据基准混合比例将氧气与二氧化碳及西宁混合后的得到的混合气体。
该实施例中，呼吸数据指的是受试者的心跳频率，脉搏跳动频率等。
上述技术方案的有益效果是：通过根据受试者的呼吸性碱中毒程度实现对二氧化碳调整比例进行准确调整，同时在调整后对氧气与二氧化碳进行压力平衡调整，便于将混合气体有效传输至受试者体内，同时，对受试者的呼吸数据进行实时监测，从而实现对混合气体中二氧化碳的比例进行动态调整，提高了解决呼吸性碱中毒的有效性，同时也保障了受试者的安全性。
实施例9：
在上述实施例8的基础上，本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，基于输送结果实时监测所述受试者的呼吸数据，包括：
获取对所述受试者呼吸数据的实时监测结果，并基于所述实时监测结果确定所述受试者呼吸数据对应的心跳波形曲线；
基于所述心跳波形曲线判断所述受试者是否存在呼吸异常；
当存在呼吸异常时，确定所述受试者呼吸异常的目标原因，并基于所述目标原因对所述受试者的呼吸异常情况进行调整；
否则，实时监测所述受试者的呼吸数据，直至当所述受试者呼吸数据恢复正常时，控制所述呼吸机装置切换工作模式，其中，所述工作模式包括氧气与二氧化碳混合供气以及氧气与空气混合供气。
该实施例中，心跳波形曲线指的是受试者的心电波形图。
该实施例中，基于所述心跳波形曲线判断所述受试者是否存在呼吸异常指的是将受试者的心跳波形曲线与正常情况下的心跳波形曲线进行比对分析，从而判断受试者是否存在呼吸异常。
该实施例中，目标原因指的是造成受试者呼吸异常的因素，例如可以是但不局限于个人身体指标异常以及呼吸机装置出现异常等。
该实施例中，工作模式指的是呼吸机装置可以提供的两种供气模式，包括氧气与二氧化碳混合供气以及氧气与空气混合供气。
上述技术方案的有益效果是：通过对混合气体中二氧化碳的混合比例进行调后，实时监测受试者的呼吸情况，且当受试者的呼吸情况出现异常时及时解决故障原因，从而确保能够有效解决受试者的呼吸性碱中毒情况，提高了解决呼吸性碱中毒的效率以及安全性。
实施例10：
本实施例提供了一种基于呼吸机装置解决过度通气的系统，如图2所示，包括：
监测模块，用于获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；
分析模块，用于当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；
调整模块，用于基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。
该实施例中，呼吸机装置原理图如图3所示，其中，1和2呼吸机装置的供气模式。
上述技术方案的有益效果是：通过对受试者的二氧化碳分压进行监测，实现对受试者是否发生呼吸性碱中毒进行快速准确的判断，同时通过对氧气与二氧化碳的混合比例进行调整，实现对受试者呼吸性碱中毒进行有效缓解，提高了解决过度通气造成的呼吸性碱中毒的效率以及安全性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；
步骤2：当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；
步骤3：基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。
2.根据权利要求1所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，步骤1中，获取受试者的二氧化碳分压值，包括：CN201110286592.4
获取受试者的通气起始时刻，并基于所述通气起始时刻生成目标控制指令；
基于所述目标控制指令控制预设传感器进行工作，同时，基于所述目标控制指令控制所述预设传感器的检测探头移动至所述受试者的目标检测部位；
基于所述目标检测部位通过所述检测探头获取所述受试者的二氧化碳分压值，并将所述二氧化碳分压值在预设显示器上进行实时显示。
3.根据权利要求2所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，将所述二氧化碳分压值在预设显示器上进行实时显示，包括：
获取所述受试者的二氧化碳分压值，并将所述受试者的二氧化碳分压值进行排序；
基于排序结果确定所述二氧化碳分压值在不同时间点的目标取值，并基于所述目标取值对所述二氧化碳分压值进行预处理，得到有效二氧化碳分压值；
提取所述二氧化碳分压值的数据特征，并基于所述数据特征确定波形幅值以及目标点数；
基于所述波形幅值以及目标点数调用预设可视化组件，并基于所述可视化组件将所述有效二氧化碳分压值进行格式转换，得到待展示图表数据；
将所述待展示图表数据在目标图表中进行标示，得到所述受试者的二氧化碳分压值的波形曲线图，并将所述波形曲线图在所述预设显示器上进行实时显示。
4.根据权利要求1所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，步骤1中，基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒，包括：
获取所述受试者的二氧化碳分压值，同时，获取历史训练数据，并基于所述历史训练数据确定所述二氧化碳分压值的标准波动范围；
将所述受试者的二氧化碳分压值与所述标准波动范围进行比较；
若所述受试者的二氧化碳分压值不在所述标准波动范围，判断所述受试者的二氧化碳分压值是否小于所述标准波动范围的最小值，且在小于所述标准波动范围的最小值时，判定所述受试者满足呼吸性碱中毒特征，并进行报警提醒；
否则，判定所述受试者的二氧化碳分压值正常，并持续对所述受试者的二氧化碳分压值进行监测。
5.根据权利要求4所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，判定所述受试者满足呼吸性碱中毒特征，包括：
基于预设采样装置采集所述受试者的血液样本，并对所述血液样本进行酸碱度分析，得到所述受试者的PH值；
基于所述PH值确定所述受试者体内的酸碱性，并当所述受试者体内为碱性时，判定所述受试者发生呼吸性碱中毒；
否则，判定所述受试者的二氧化碳分压值异常，并确定造成所述二氧化碳分压值异常的目标原因，且基于所述目标原因对呼吸机装置进行优化。
6.根据权利要求1所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，步骤2中，当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度，包括：
获取预设体征测量装置的ID信息，并基于所述ID信息接收所述预设体征测量装置采集到的体征数据封装包，其中，所述预设体征测量装置至少为一种；
基于所述ID信息确定所述预设体征测量装置的设备类型，并基于所述设备类型确定所述预设体征测量装置与预设协议插件之间的对应关系；
基于所述对应关系确定所述预设体征测量装置对应的目标协议插件，并基于所述目标协议插件对所述体征数据封装包进行协议解析，得到初始体征数据；
提取所述初始体征数据的属性信息，并基于所述属性信息确定对所述初始体征数据进行数据清洗的目标清洗规则；
基于所述目标清洗规则对所述初始体征数据进行清洗，得到所述受试者的目标体征数据，并基于所述属性信息将所述目标体征数据进行分类，得到目标分类结果；
基于所述目标分类结果确定每一类目标体征数据对应的波形曲线，并在所述波形曲线中设定基准峰值点；
基于所述基准峰值点分别向前和向后进行遍历，并基于遍历结果去除所述波形曲线中的伪峰，得到所述每一类目标体征数据对应的峰值时间序列；
基于所述峰值时间序列计算相邻峰值点的平均间距，并基于所述平均间距确定所述受试者每一类目标体征数据对应的目标变化值；
分别将所述目标变化值与对应的预设阈值进行作差运算，得到对应的目标差值，并将所述目标差值与每一类目标体征数据对应的标准波动范围进行比较；
基于比较结果确定所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度。
7.根据权利要求6所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，基于比较结果确定所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度，包括：
获取所述受试者的酸碱度状态，并基于所述酸碱度状态确定所述受试者体内的碳酸氢根离子浓度；
确定所述碳酸氢根离子浓度与标准碳酸氢根离子浓度阈值的浓度差值，并将所述浓度差值分别与第一差值阈值以及第二差值阈值进行比较；
若所述浓度差值小于所述第一差值阈值，判定所述受试者轻度呼吸性碱中毒，并进行第一报警提醒；
若所述浓度差值大于或等于所述第一差值阈值且小于所述第二差值阈值，判定所述受试者中度呼吸性碱中毒，并进行第二报警提醒；
否则，判定所述受试者重度呼吸性碱中毒，并进行第三报警提醒。
8.根据权利要求1所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，步骤3中，基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况，包括：
获取所述受试者的呼吸性碱中毒程度，同时，对所述受试者当前接收的混合气体进行采样，并基于采样结果对所述混合气体进行分析，得到所述混合气体中氧气与二氧化碳的初始混合比例；
提取所述受试者的呼吸性碱中毒程度的目标特征，并基于所述目标特征确定缓解所述受试者呼吸性碱中毒程度所对应的目标二氧化碳比例调整范围，其中，所述调整范围为1％-6％；
基于所述目标二氧化碳比例调整范围确定对所述氧气与二氧化碳的初始混合比例中所述二氧化碳混合比例的初始调整参数，并基于所述初始调整参数对所述氧气与二氧化碳的初始混合比例进行调整，得到基准混合比例；
基于所述基准混合比例通过呼吸机装置确定所述氧气以及二氧化碳的气体压力，并基于所述气体压力对所述氧气以及二氧化碳进行压力平衡调节；
基于压力平衡调节结果将所述氧气与所述二氧化碳进行混合，得到基准混合气体，并基于所述呼吸机装置将所述基准混合气体输送至所述受试者；
基于输送结果实时监测所述受试者的呼吸数据，并基于所述呼吸数据对所述基准混合气体中二氧化碳比例进行梯度调整；
基于梯度调整结果确定每一梯度混合气体的持续输送时间长度，并基于所述持续输送时间长度将每一梯度对应的混合气体输送至所述受试者，直至所述受试者的呼吸数据恢复正常，完成对所述氧气与二氧化碳混合的调整。
9.根据权利要求8所述的一种基于呼吸机装置解决过度通气的方法，其特征在于，基于输送结果实时监测所述受试者的呼吸数据，包括：
获取对所述受试者呼吸数据的实时监测结果，并基于所述实时监测结果确定所述受试者呼吸数据对应的心跳波形曲线；
基于所述心跳波形曲线判断所述受试者是否存在呼吸异常；
当存在呼吸异常时，确定所述受试者呼吸异常的目标原因，并基于所述目标原因对所述受试者的呼吸异常情况进行调整；
否则，实时监测所述受试者的呼吸数据，直至当所述受试者呼吸数据恢复正常时，控制所述呼吸机装置切换工作模式，其中，所述工作模式包括氧气与二氧化碳混合供气以及氧气与空气混合供气。
10.一种基于呼吸机装置解决过度通气的系统，其特征在于，包括：
监测模块，用于获取受试者的二氧化碳分压值，并基于所述二氧化碳分压值判断所述受试者是否发生呼吸性碱中毒；
分析模块，用于当发生呼吸性碱中毒时，获取受试者的体征数据，并基于所述体征数据确定所述受试者的呼吸性碱中毒程度；
调整模块，用于基于所述呼吸性碱中毒程度对氧气与二氧化碳混合比例进行调整，并基于调整结果重新对所述受试者进行供气，且实时监测受试者的呼吸状况。
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