CN114887184A - 一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法及装置，包括：基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。通过将一定浓度的二氧化碳气体与氧气进行混合，实现对患者呼吸神经中枢进行刺激，从而保证刺激患者进行主动呼吸，提高了治疗的稳定性，保障了患者呼吸功能恢复的效果以及效率，减轻患者脱机时的痛苦。

Description

一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法及装置
技术领域
本发明涉及呼吸机技术领域，特别涉及一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法及装置。
背景技术
目前，患者长时间使用呼吸机(通常使用氧气O2和空气Air或混合气体)支持自身的呼吸，其呼吸系统功能会出现退化，丧失自主呼吸能力，出现“成瘾”现象。当需要患者脱机时，需要借助呼吸机某些功能逐步让患者自身的呼吸功能恢复。恢复周期长，疗效不稳定，即使脱机，也经常出现反复，即再次借助呼吸机支持自身呼吸。增加患者在恢复呼吸过程中的痛苦；
因此，本发明提供了一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法及装置，通过将一定浓度的二氧化碳气体与氧气进行混合，实现对患者呼吸神经中枢进行刺激，从而保证刺激患者进行主动呼吸，提高了治疗的稳定性，保障了患者呼吸功能恢复的效果以及效率，减轻患者脱机时的痛苦。
发明内容
本发明提供一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法及装置，用以通过将一定浓度的二氧化碳气体与氧气进行混合，实现对患者呼吸神经中枢进行刺激，从而保证刺激患者进行主动呼吸，提高了治疗的稳定性，保障了患者呼吸功能恢复的效果以及效率，减轻患者脱机时的痛苦。
本发明提供了一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，包括：
步骤1：基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；
步骤2：基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；
步骤3：基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤1中，基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，包括：
获取所述呼吸机装置的当前工作参数，并基于所述当前工作参数确定所述呼吸机装置的目标供氧模式，其中，所述目标供氧模式为标准供氧模式或脱机供氧模式；
当所述目标供氧模式为标准供氧模式时，基于预设切换阀将所述呼吸机装置的目标供氧模式进行切换；
当所述目标供氧模式为脱机供氧模式时，获取所述呼吸装置对二氧化碳浓度的控制范围，并基于所述控制范围确定对二氧化碳的初始混合浓度；
基于所述初始混合浓度分别将所述二氧化碳与氧气通过导气管输入目标容器进行混合，得到二氧化碳与氧气的混合气体。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，基于所述初始混合浓度分别将所述二氧化碳与氧气通过导气管输入目标容器进行混合，包括：
基于预设采样装置对所述二氧化碳进行采样，并对采样得到的二氧化碳的浓度进行检测，得到所述二氧化碳的检测浓度；
将所述检测浓度与所述初始混合浓度进行比较；
若所述检测浓度与所述初始混合浓度存在差异，判定对二氧化碳与氧气的混合存在缺陷，并进行报警操作，同时终止向患者输入混合气体操作；
否则，判定对二氧化碳与氧气的混合合格，并实时检测对二氧化碳与氧气的混合进程，直至患者完成呼吸机脱机。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤1中，基于呼吸机装置将混合气体输送至患者，包括：
获取患者的体征参数，并基于所述体征参数确定对患者的供氧压强以及供氧速率；
基于所述供氧压强以及供氧速率对所述呼吸机装置的运行参数进行调整，并基于调整结果检测所述呼吸机装置的吸气管的气密性；
若所述气密性完好，基于所述吸气管将二氧化碳与氧气的混合气体输送至患者；
否则，对所述吸气管进行更换，并基于更换结果将所述混合气体输送至患者。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，基于所述吸气管将二氧化碳与氧气的混合气体输送至患者，包括：
获取患者接受所述二氧化碳与氧气的混合气体的时间信息以及接受混合气体的气体量，同时获取所述患者的身份信息；
基于所述时间信息、气体量以及身份信息构建患者治疗电子数据表，并对所述患者治疗电子数据表进行排版，分别得到所述时间信息、气体量以及身份信息的目标记录区域；
基于所述目标记录区域将所述时间信息、气体量以及身份信息进行记录，并对所述患者治疗电子数据表中患者接受混合气体的气体量进行同步更新。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤2中，基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变，包括：
基于呼吸机装置在预设时间段向所述患者持续输入初始混合浓度的所述混合气体，并实时监测所述患者的二氧化碳分压，其中，所述二氧化碳分压包括动脉二氧化碳分压以及呼末二氧化碳分压；
基于监测结果确定所述患者在不同时间点的二氧化碳分压的目标数值，得到所述患者在预设时间段内的二氧化碳分压的数值序列；
基于所述数值序列从预设图表模板库中匹配目标图表，并基于预设时间段的属性信息以及所述数值序列的目标取值确定所述目标图表的二维坐标的横纵坐标图注，其中，横坐标的图注为时间，纵坐标的图注为数值序列的目标取值；
确定所述目标图表的配置参数，并基于所述配置参数对所述二氧化碳分压的数值序列进行格式转换，得到所述二氧化碳分压可视图；
基于所述二氧化碳分压可视图确定所述患者在所述预设时间段的二氧化碳分压的最大取值以及最小取值，并基于所述最大取值以及最小取值确定所述患者的二氧化碳分压的波动范围；
将所述波动范围与标准允许范围进行比较；
若所述波动范围不在所述标准允许范围内，判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常；
否则，判定所述患者对所述混合气体的吸入不存在异常，同时，获取所述患者体内的PH值；
确定所述PH值与标准PH值的差值，并当所述差值在预设允许波动范围内时，判定所述患者对所述初始混合浓度的混合气体已适应，并向所述呼吸机装置反馈判定结果；
基于接收到的反馈判定结果，控制所述呼吸机装置对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变，并持续对所述患者的二氧化碳分压进行监测，直至所述初始混合浓度达到所述梯度改变允许的最大数值，其中，所述梯度改变允许的范围为1％-6％。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常，包括：
获取所述波动范围与标准允许范围的比较结果，且当判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常时，生成目标控制指令；
基于所述目标控制指令控制所述呼吸机装置停止向所述患者输送所述混合气体，并采集预设量的所述混合气体，同时获取所述患者当前的体征数据，其中，所述体征数据至少为一种；
对所述混合气体进行检测，分别确定所述混合气体中二氧化碳与氧气的比例，并基于预设配比对所述比例进行校验；
若未通过校验，判定所述呼吸机装置对所述二氧化碳与氧气的混合过程存在缺陷，并进行第一报警；
若校验通过，则对所述患者当前的体征数据进行分析，确定患者当前的特征数据是否存在异常，若存在异常则进行第二报警；
将所述第一报警与所述第二报警分别进行记录，得到所述患者在呼吸机脱机过程中的异常情况报告单。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤3中，基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，基于评估结果完成对患者呼吸机脱机，包括：
基于预设传感器获取所述患者在对混合气体的初始混合浓度进行梯度改变后的呼吸波形数据，并对所述呼吸波形数据进行拟合，得到所述患者的呼吸波曲线；
获取基准呼吸波曲线，并将所述基准呼吸波曲线与所述患者的呼吸波曲线进行叠加，其中，所述基准呼吸波曲线是根据历史训练数据训练所得；
基于叠加结果确定所述呼吸波曲线与所述基准呼吸波曲线之间的差异区域，并提取所述差异区域中所述呼吸波曲线的波形特征；
基于所述波形特征确定所述差异区域中所述患者的呼吸波曲线的曲线参数，并对所述曲线参数进行处理，得到所述患者在所述差异区域内的呼吸数据；
提取所述呼吸数据的属性信息，并基于所述属性信息从预设数据清洗规则库中匹配目标数据清洗规则；
基于所述目标数据清洗规则对所述呼吸数据进行清洗，得到所述患者的呼吸肌机能数据；
构建自主呼吸能力评估模型，并将所述呼吸肌机能数据输入所述自主呼吸能力评估模型进行处理，确定所述患者当前呼吸频率，同时基于所述当前呼吸频率确定所述患者的呼吸强度；
分别确定所述呼吸频率以及呼吸强度在自主呼吸能力评估过程中的权重值，并基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值；
将所述患者当前自主呼吸能力综合评估值在所述呼吸机装置进行显示，同时将所述述患者当前自主呼吸能力综合评估值传输至医生智能终端，完成对患者自主呼吸能力的评估。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，包括：
获取对所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，并将所述患者当前自主呼吸能力综合评估值与预设脱机阈值进行比较；
若所述患者当前自主呼吸能力综合评估值小于所述预设脱机阈值，判定所述患者不符合脱机要求，同时，确定所述患者当前自主呼吸能力综合评估值与所述预设脱机阈值的差值，并基于所述差值对所述患者使用呼吸机装置的时长进行预估；
将预估结果反馈至所述患者的智能终端；
否则，判定所述患者符合脱机要求，完成对所述患者的脱机操作。
优选的，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的装置，包括：
气体混合模块，用于基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；
浓度改变模块，用于基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；
评估模块，用于基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。
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混合二氧化碳气体解决患者呼吸机脱机的方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种基于混合二氧化碳气体解决患者呼吸机脱机的方法的原理图；
图3为本发明实施例中一种基于混合二氧化碳气体解决患者呼吸机脱机的装置的结构图。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，如图1所示，包括：
步骤1：基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；
步骤2：基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；
步骤3：基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。
该实施例中，初始混合浓度指的是按照呼吸机装置能对二氧化碳最低控制浓度和氧气进行混合，目的是为了让患者从最低二氧化碳浓度进行适应，从而摆脱呼吸机。
该实施例中，二氧化碳分压指的是患者呼末二氧化碳(EtCO2)和动脉二氧化碳(PaCO2)分压，其中，呼末二氧化碳是用来反应患者肺部通气情况，动脉二氧化碳是用来反应患者动脉血中二氧化碳的含量。
该实施例中，梯度改变指的是对二氧化碳的浓度进行递加，且浓度递加范围为1％-6％。
该实施例中，呼吸肌机能数据指的是患者在接受不同浓度二氧化碳与氧气的混合气体后，患者能够自主呼吸的能力，包括呼吸频率等。
该实施例中，基于评估结果完成对患者呼吸机脱机指的是当患者的呼吸肌能达到正常标准时，即可进行呼吸机脱机。
上述技术方案的有益效果是：通过将一定浓度的二氧化碳气体与氧气进行混合，实现对患者呼吸神经中枢进行刺激，从而保证刺激患者进行主动呼吸，提高了治疗的稳定性，保障了患者呼吸功能恢复的效果以及效率，减轻患者脱机时的痛苦。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，如图2所示，步骤1中，基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，包括：
获取所述呼吸机装置的当前工作参数，并基于所述当前工作参数确定所述呼吸机装置的目标供氧模式，其中，所述目标供氧模式为标准供氧模式或脱机供氧模式；
当所述目标供氧模式为标准供氧模式时，基于预设切换阀将所述呼吸机装置的目标供氧模式进行切换；
当所述目标供氧模式为脱机供氧模式时，获取所述呼吸装置对二氧化碳浓度的控制范围，并基于所述控制范围确定对二氧化碳的初始混合浓度；
基于所述初始混合浓度分别将所述二氧化碳与氧气通过导气管输入目标容器进行混合，得到二氧化碳与氧气的混合气体。
该实施例中，当前工作参数可以是呼吸机装置当前供气源种类以及对不同供气源的供气浓度或比例等。
该实施例中，目标供氧模式包括两种模式，分别是标准供氧模式以及脱机供氧模式，其中，标准供氧模式为将氧气与空气进行混合，脱机供氧模式为将氧气与二氧化碳进行混合。
该实施例中，预设切换阀是呼吸机装置中提前设定好的，用于切换供氧模式。
该实施例中，控制范围为1％-6％。
该实施例中，目标容器是在呼吸机装置中提前设定好的，用于将氧气与二氧化碳进行充分混合。
上述技术方案的有益效果是：通过确定呼吸机装置的供氧模式，且在呼吸机装置的供氧模式为标准供氧模式时，将呼吸机装置的供氧模式在需要切换时进行切换，同时在切换至脱机供氧模式时，对二氧化碳以及氧气进行混合，从而便于对患者进行稳定治疗，保障了患者呼吸功能恢复的效果。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，基于所述初始混合浓度分别将所述二氧化碳与氧气通过导气管输入目标容器进行混合，包括：
基于预设采样装置对所述二氧化碳进行采样，并对采样得到的二氧化碳的浓度进行检测，得到所述二氧化碳的检测浓度；
将所述检测浓度与所述初始混合浓度进行比较；
若所述检测浓度与所述初始混合浓度存在差异，判定对二氧化碳与氧气的混合存在缺陷，并进行报警操作，同时终止向患者输入混合气体操作；
否则，判定对二氧化碳与氧气的混合合格，并实时检测对二氧化碳与氧气的混合进程，直至患者完成呼吸机脱机。
该实施例中，预设采样装置是提前设定好的，用于对二氧化碳进行随机采样，目的是为了检测二氧化碳的浓度是否与初始混合浓度一致。
上述技术方案的有益效果是：通过在对二氧化碳与氧气的混合过程中，对二氧化碳进行随机采集并检测当前浓度，确保了对二氧化碳浓度进行严格的把控，提高了通过混合二氧化碳气体解决患者呼吸机脱机的安全性。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤1中，基于呼吸机装置将混合气体输送至患者，包括：
获取患者的体征参数，并基于所述体征参数确定对患者的供氧压强以及供氧速率；
基于所述供氧压强以及供氧速率对所述呼吸机装置的运行参数进行调整，并基于调整结果检测所述呼吸机装置的吸气管的气密性；
若所述气密性完好，基于所述吸气管将二氧化碳与氧气的混合气体输送至患者；
否则，对所述吸气管进行更换，并基于更换结果将所述混合气体输送至患者。
该实施例中，体征参数指的是患者的脉搏、心率以及血压等。
该实施例中，运行参数指的是呼吸机装置的工作功率以及工作电流等参数。
该实施例中，气密性是用来表征吸气管是否漏气。
上述技术方案的有益效果是：通过对患者的体征参数进行分析，实现根据患者体征对呼吸机装置的供氧压强以及供氧速率进行调整，确保将混合气体稳定有效的输送至患者，为确保对患者的治疗效果提供了保障，同时也便于患者快速恢复自主呼吸功能，提高了呼吸机脱机的效率。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，基于所述吸气管将二氧化碳与氧气的混合气体输送至患者，包括：
获取患者接受所述二氧化碳与氧气的混合气体的时间信息以及接受混合气体的气体量，同时获取所述患者的身份信息；
基于所述时间信息、气体量以及身份信息构建患者治疗电子数据表，并对所述患者治疗电子数据表进行排版，分别得到所述时间信息、气体量以及身份信息的目标记录区域；
基于所述目标记录区域将所述时间信息、气体量以及身份信息进行记录，并对所述患者治疗电子数据表中患者接受混合气体的气体量进行同步更新。
该实施例中，身份信息包括患者的姓名、年龄以及身份证号等。
该实施例中，患者治疗电子数据表指的是用来记录患者在接受混合气体治疗时的各项参数以及患者的身份信息，便于对患者接受混合二氧化碳气体的情况进行直观的了解。
该实施例中，排版指的是对患者治疗电子数据表中表格样式，数据记录格式等进行相应的设置。
该实施例中，目标记录区域指的是患者治疗电子数据表分别记录时间信息、气体量以及身份信息的单元格。
上述技术方案的有益效果是：通过将患者接受混合气体的时间、气体量以及身份信息进行记录，便于直观了当的查看患者当前接受混合气体的情况，同时，便于根据电子数据表及时对患者接受混合气体的浓度进行调整，提高了患者通过混合二氧化碳气体解决呼吸机脱机的严谨性以及安全性。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤2中，基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变，包括：
基于呼吸机装置在预设时间段向所述患者持续输入初始混合浓度的所述混合气体，并实时监测所述患者的二氧化碳分压，其中，所述二氧化碳分压包括动脉二氧化碳分压以及呼末二氧化碳分压；
基于监测结果确定所述患者在不同时间点的二氧化碳分压的目标数值，得到所述患者在预设时间段内的二氧化碳分压的数值序列；
基于所述数值序列从预设图表模板库中匹配目标图表，并基于预设时间段的属性信息以及所述数值序列的目标取值确定所述目标图表的二维坐标的横纵坐标图注，其中，横坐标的图注为时间，纵坐标的图注为数值序列的目标取值；
确定所述目标图表的配置参数，并基于所述配置参数对所述二氧化碳分压的数值序列进行格式转换，得到所述二氧化碳分压可视图；
基于所述二氧化碳分压可视图确定所述患者在所述预设时间段的二氧化碳分压的最大取值以及最小取值，并基于所述最大取值以及最小取值确定所述患者的二氧化碳分压的波动范围；
将所述波动范围与标准允许范围进行比较；
若所述波动范围不在所述标准允许范围内，判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常；
否则，判定所述患者对所述混合气体的吸入不存在异常，同时，获取所述患者体内的PH值；
确定所述PH值与标准PH值的差值，并当所述差值在预设允许波动范围内时，判定所述患者对所述初始混合浓度的混合气体已适应，并向所述呼吸机装置反馈判定结果；
基于接收到的反馈判定结果，控制所述呼吸机装置对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变，并持续对所述患者的二氧化碳分压进行监测，直至所述初始混合浓度达到所述梯度改变允许的最大数值，其中，所述梯度改变允许的范围为1％-6％。
该实施例中，基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变的原理是：二氧化碳通过CO2+H2O→H+HCO3–反应保持pH的平衡，所以二氧化碳的变化会导致pH值的变化，大脑和身体的所有细胞功能都普遍受到pH值的影响，人的生命只允许很小的pH值变化，由于代谢产生的CO2与H离子处于快速平衡状态(CO2/H+状态)，并可通过肺通气清除，因此CO2对呼吸的动态控制为急性调节酸碱状态提供了主要的稳态机制。
CO2/H+稳态机制对呼吸的调节和控制具有意义。低水平高碳酸血症可引起对呼吸系统的刺激及增强呼吸频率，这主要是由于CO2/H+的增高对颈动脉体和极少数脑干结构的直接作用引起的，其中含有化学感受器的后梯形核(RTN)和一部分5-羟色胺能神经元起到很大的作用。
CO2/H+稳态机制是通过吸入和呼出CO2，通过CO2+H2O→H+HCO3–反应来调节的。高二氧化碳(CO2)通气化学反射的高增益由PaCO2升高引起呼吸刺激。
CO2/H+稳态机制通过复杂的机理进行的。静息时，在外周和中枢部位启动的呼吸化学反射介导动脉PaCO2和pH的快速稳定。特异性脑干神经元(例如，后梯形核，RTN；5-羟色胺能)被PaCO2激活并刺激呼吸。RTN神经元通过内源性质子受体(TASK-2，GPR4)、外周化学感受器的突触输入和星形胶质细胞的信号来探测CO2。呼吸化学反射依赖于觉醒状态，而化学感受器的刺激则导致觉醒。当二者发生异常时，这些相互作用会导致睡眠呼吸紊乱。在运动期间，尽管代谢活动增加，来自运动肌肉的中枢指令和反射产生所需的呼吸刺激，以维持动脉PaCO2和pH值。
该实施例中，对混合气体浓度进行梯度改变目的是：患者吸入含有一定比例的二氧化碳气体的呼吸气体后，被人体吸收，使得患者体内pH降低，动脉CO2分压升高。位于延髓腹面和后梯形核的中央化学感受器5-羟色胺能神经元(serotonergicneurons)感知到由动脉二氧化碳升高引起的中枢神经系统的pH值降低。随后，髓质和脑桥内的呼吸中枢产生一个统一的神经信号，发送到呼吸的主要肌肉，产生呼吸。从而实现通过吸入一定量的CO2来刺激主动呼吸，实现快速有效的恢复患者的自主呼吸功能。
该实施例中，预设时间段是提前设定好的，例如可以是一天、两天等，可根据医疗情况进行调整。
该实施例中，呼末二氧化碳分压指的是用来反映肺通气以及肺血流。
该实施例中，目标数值指的是患者在不同时间点的二氧化碳分压的具体数值，便于对患者的呼吸情况进行有效的了解。
该实施例中，数值序列指的是将二氧化碳分压的目标数值根据时间顺序继续宁排列得到的序列。
该实施例中，预设图表模板库是提前设定好的，内部存储有不同种类的图表模板。
该实施例中，目标图表指的是适用于展示患者二氧化碳分压情况的图表。
该实施例中，属性信息指的是预设时间段的数据种类，即为“时间”。
该实施例中，配置参数指的是目标图像的构成以及对待展示数据的格式要求等。
该实施例中，二氧化碳分压可视图指的是将二氧化碳分压采用目标图像进行展示后得到的图表信息。
该实施例中，标准允许范围是提前设定好的，用于衡量患者是否正常呼吸。
该实施例中，预设允许波动范围是提前设定好的，是用来衡量患者体内PH值变化的情况，该范围一般很小。
该实施例中，梯度改变指的是将二氧化碳的浓度从1％-6％依次增加。
上述技术方案的有益效果是：通过对患者二氧化碳分压继续宁图像可视化，从而便于对患者二氧化碳分压的波动范围进行准确分析，从而确保患者的二氧化碳分压保持在正常范围，其次，对患者体内的PH值进行判断，且当PH变化情况在设定的范围内时，完成对患者二氧化碳弄得的梯度改变，保障了在对二氧化碳浓度改变时，患者的安全性，同时便于患者快速有效的实现脱机，减轻脱机时的痛苦。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常，包括：
获取所述波动范围与标准允许范围的比较结果，且当判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常时，生成目标控制指令；
基于所述目标控制指令控制所述呼吸机装置停止向所述患者输送所述混合气体，并采集预设量的所述混合气体，同时获取所述患者当前的体征数据，其中，所述体征数据至少为一种；
对所述混合气体进行检测，分别确定所述混合气体中二氧化碳与氧气的比例，并基于预设配比对所述比例进行校验；
若未通过校验，判定所述呼吸机装置对所述二氧化碳与氧气的混合过程存在缺陷，并进行第一报警；
若校验通过，则对所述患者当前的体征数据进行分析，确定患者当前的特征数据是否存在异常，若存在异常则进行第二报警；
将所述第一报警与所述第二报警分别进行记录，得到所述患者在呼吸机脱机过程中的异常情况报告单。
该实施例中，目标控制指令是呼吸机装置自身生成的，用于控制相应的器件停止向患者输送混合气体。
该实施例中，预设量是提前设定好的，用于对混合气体中二氧化碳与氧气的比例进行分析。
该实施例中，体征数据指的是患者当前的呼吸频率、脉搏、血压等。
该实施例中，预设配比是提前设定好的，用于表征混合气体中二氧化碳与氧气的标准比例。
该实施例中，第一报警指的是当混合气体存在异常时进行的报警，可以是声音报警。
该实施例中，第二报警指的是当患者体征数据存在异常时进行的报警，可以是灯光报警。
该实施例中，异常情况报告单指的是将解决呼吸机脱机过程中存在的异常情况进行记录，便于患者以及医生及时查看异常原因。
上述技术方案的有益效果是：通过对混合气体中二氧化碳与氧气的比例以及患者体征数据分别进行分析，确保对造成二氧化碳分压异常的原因进行查找，从而保障了患者在解决呼吸机脱机过程中的安全性，为患者提供了可靠的安全保障。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，步骤3中，基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，基于评估结果完成对患者呼吸机脱机，包括：
基于预设传感器获取所述患者在对混合气体的初始混合浓度进行梯度改变后的呼吸波形数据，并对所述呼吸波形数据进行拟合，得到所述患者的呼吸波曲线；
获取基准呼吸波曲线，并将所述基准呼吸波曲线与所述患者的呼吸波曲线进行叠加，其中，所述基准呼吸波曲线是根据历史训练数据训练所得；
基于叠加结果确定所述呼吸波曲线与所述基准呼吸波曲线之间的差异区域，并提取所述差异区域中所述呼吸波曲线的波形特征；
基于所述波形特征确定所述差异区域中所述患者的呼吸波曲线的曲线参数，并对所述曲线参数进行处理，得到所述患者在所述差异区域内的呼吸数据；
提取所述呼吸数据的属性信息，并基于所述属性信息从预设数据清洗规则库中匹配目标数据清洗规则；
基于所述目标数据清洗规则对所述呼吸数据进行清洗，得到所述患者的呼吸肌机能数据；
构建自主呼吸能力评估模型，并将所述呼吸肌机能数据输入所述自主呼吸能力评估模型进行处理，确定所述患者当前呼吸频率，同时基于所述当前呼吸频率确定所述患者的呼吸强度；
分别确定所述呼吸频率以及呼吸强度在自主呼吸能力评估过程中的权重值，并基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值；
将所述患者当前自主呼吸能力综合评估值在所述呼吸机装置进行显示，同时将所述述患者当前自主呼吸能力综合评估值传输至医生智能终端，完成对患者自主呼吸能力的评估。
该实施例中，预设传感器是提前设定好的，用于检测患者的呼吸情况。
该实施例中，基准呼吸波曲线指的是正常呼吸情况下患者呼吸波曲线应该呈现的状态，是对多组患者呼吸数据进行分析训练得到的，是一个均值。
该实施例中，差异区域指的是患者的呼吸波曲线与基准呼吸波曲线中存在不同曲线段的区域。
该实施例中，波形特征指的是呼吸波曲线的曲线形态、波动幅值等。
该实施例中，曲线参数指的是差异区域中呼吸波曲线的具体取值，包括该区域呼吸波曲线的幅值、周期等。
该实施例中，属性信息指的是呼吸数据中的数据种类。
该实施例中，预设数据清洗规则库是提前设定好的，内部存储有不同种类数据对应的清洗规则。
该实施例中，目标数据清洗规则指的是适用于对呼吸数据进行清洗的数据清洗规则，是预设数据清洗规则库中的一种或多种组合。
该实施例中，患者当前自主呼吸能力综合评估值是用来表征患者自主呼吸能力强弱的一个参数。
该实施例中，并基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，包括：
获取所述患者当前呼吸频率，且基于所述呼吸频率计算所述患者的呼吸用力指数，并基于所述呼吸用力指数计算所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，具体步骤包括：
获取所述患者的肺顺应性值以及呼吸频率，并将所述肺顺应性值以及呼吸频率做无量纲化处理，得到肺顺应性值参数以及呼吸频率参数；
根据如下公式计算所述患者的呼吸用力指数：
Figure BDA0003627280770000181
其中，α表示所述患者的呼吸用力指数，且取值范围为(1，30)；μ表示误差因子，且取值范围为(0.02，0.05)；β表示所述患者的肺顺应性值参数；p表示所述患者的最大吸气压力；P表示所述患者的气道闭合压力；τ表示所述患者的动脉氧分压；θ表示所述患者的肺泡氧分压；f表示所述患者的呼吸频率参数；
根据如下公式计算所述患者当前自主呼吸能力综合评估值：
Figure BDA0003627280770000191
其中，Q表示所述患者当前自主呼吸能力综合评估值；ρ表示所述患者呼吸频率的权重值；ω表示所述患者呼吸强度的权重值；η表示所述患者呼吸用力指数的权重值；f(f)表示对所述患者呼吸频率评估函数；f(λ)表示对所述患者呼吸强度评估函数；f(α)表示所述患者呼吸用力指数评估函数；λ表示所述患者呼吸强度值；
将综合评估值与预设评估值进行比较；
若所述综合评估值大于或等于所述预设评估值，判定所述患者满足脱机条件，并对所述患者进行脱机；
否则，判定所述患者不满足脱机条件。
上述呼吸用力指数是用来反映患者肺的通气、氧交换功能的一种参数。
上述肺顺应性值参数是指单位压力改变时所引起的肺容积的改变量。
上述患者当前自主呼吸能力综合评估值是用来表征患者自主呼吸能力强弱的参数，值越大表明患者自主呼吸能力越强。
上述预设评估值是提前设定好的。
上述技术方案的有益效果是：通过监测患者的呼吸波曲线，实现对患者在不同浓度二氧化碳下的呼吸情况进行准确有效的分析，同时便用户准确获取患者在不同浓度二氧化碳气体以及不同时间点下的呼吸肌技能数据，实现对患者在不同浓度二氧化碳下自主呼吸能力进行准确有效的评估，从而便于根据评估结果实现对患者的呼吸机进行及时有效的脱机操作，提高了脱机的安全性以及有效性，同时也保障了脱机的效率以及效果。
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混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，包括：
获取对所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，并将所述患者当前自主呼吸能力综合评估值与预设脱机阈值进行比较；
若所述患者当前自主呼吸能力综合评估值小于所述预设脱机阈值，判定所述患者不符合脱机要求，同时，确定所述患者当前自主呼吸能力综合评估值与所述预设脱机阈值的差值，并基于所述差值对所述患者使用呼吸机装置的时长进行预估；
将预估结果反馈至所述患者的智能终端；
否则，判定所述患者符合脱机要求，完成对所述患者的脱机操作。
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量患者是否满足脱机条件。
上述技术方案的有益效果是：通过根据评估结果对是否能够进行脱机操作提供了参考依据，便于确保在患者安全的前提下进行脱机操作，提高了解决患者呼吸机脱机的安全以及效率。
实施例10：
本实施例提供了一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的装置，如图3所示，包括：
气体混合模块，用于基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；
浓度改变模块，用于基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；
评估模块，用于基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。
该实施例中，一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的装置结构图如图3所示：其中，呼吸机系统装置本体1，空气源进气口2，低压氧气源3，高压氧气源4，第一治疗气体口5，第二治疗气体6口，第一过滤器7，止逆阀8，第一压力传感器9，第一流量传感器10，吹风机11，第二压力传感器12，第二过滤器13，第一流量控制阀14，方向控制阀15，第二流量控制阀16，第三流量控制阀17，第四流量控制阀18，通断阀19，第三压力传感器20，第一节流阀21，第二节流阀22，管道出口23，第二压力传感器24，第二压力传感器25，第二压力传感器26，氧气传感器27，第二流量传感器28，加热加湿器29，呼吸压力传感器30，排气阀31，药物雾化器32，呼吸导管33，吸气管路34，氧气(或二氧化碳)浓度传感器35
上述技术方案的有益效果是：通过将一定浓度的二氧化碳气体与氧气进行混合，实现对患者呼吸神经中枢进行刺激，从而保证刺激患者进行主动呼吸，提高了治疗的稳定性，保障了患者呼吸功能恢复的效果以及效率，减轻患者脱机时的痛苦。
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)

1.一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，包括：
步骤1：基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；
步骤2：基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；
步骤3：基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，步骤1中，基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，包括：
获取所述呼吸机装置的当前工作参数，并基于所述当前工作参数确定所述呼吸机装置的目标供氧模式，其中，所述目标供氧模式为标准供氧模式或脱机供氧模式；
当所述目标供氧模式为标准供氧模式时，基于预设切换阀将所述呼吸机装置的目标供氧模式进行切换；
当所述目标供氧模式为脱机供氧模式时，获取所述呼吸装置对二氧化碳浓度的控制范围，并基于所述控制范围确定对二氧化碳的初始混合浓度；
基于所述初始混合浓度分别将所述二氧化碳与氧气通过导气管输入目标容器进行混合，得到二氧化碳与氧气的混合气体。
3.根据权利要求2所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，基于所述初始混合浓度分别将所述二氧化碳与氧气通过导气管输入目标容器进行混合，包括：
基于预设采样装置对所述二氧化碳进行采样，并对采样得到的二氧化碳的浓度进行检测，得到所述二氧化碳的检测浓度；
将所述检测浓度与所述初始混合浓度进行比较；
若所述检测浓度与所述初始混合浓度存在差异，判定对二氧化碳与氧气的混合存在缺陷，并进行报警操作，同时终止向患者输入混合气体操作；
否则，判定对二氧化碳与氧气的混合合格，并实时检测对二氧化碳与氧气的混合进程，直至患者完成呼吸机脱机。
4.根据权利要求1所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，步骤1中，基于呼吸机装置将混合气体输送至患者，包括：
获取患者的体征参数，并基于所述体征参数确定对患者的供氧压强以及供氧速率；
基于所述供氧压强以及供氧速率对所述呼吸机装置的运行参数进行调整，并基于调整结果检测所述呼吸机装置的吸气管的气密性；
若所述气密性完好，基于所述吸气管将二氧化碳与氧气的混合气体输送至患者；
否则，对所述吸气管进行更换，并基于更换结果将所述混合气体输送至患者。
5.根据权利要求4所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，基于所述吸气管将二氧化碳与氧气的混合气体输送至患者，包括：
获取患者接受所述二氧化碳与氧气的混合气体的时间信息以及接受混合气体的气体量，同时获取所述患者的身份信息；
基于所述时间信息、气体量以及身份信息构建患者治疗电子数据表，并对所述患者治疗电子数据表进行排版，分别得到所述时间信息、气体量以及身份信息的目标记录区域；
基于所述目标记录区域将所述时间信息、气体量以及身份信息进行记录，并对所述患者治疗电子数据表中患者接受混合气体的气体量进行同步更新。
6.根据权利要求1所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，步骤2中，基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变，包括：
基于呼吸机装置在预设时间段向所述患者持续输入初始混合浓度的所述混合气体，并实时监测所述患者的二氧化碳分压，其中，所述二氧化碳分压包括动脉二氧化碳分压以及呼末二氧化碳分压；
基于监测结果确定所述患者在不同时间点的二氧化碳分压的目标数值，得到所述患者在预设时间段内的二氧化碳分压的数值序列；
基于所述数值序列从预设图表模板库中匹配目标图表，并基于预设时间段的属性信息以及所述数值序列的目标取值确定所述目标图表的二维坐标的横纵坐标图注，其中，横坐标的图注为时间，纵坐标的图注为数值序列的目标取值；
确定所述目标图表的配置参数，并基于所述配置参数对所述二氧化碳分压的数值序列进行格式转换，得到所述二氧化碳分压可视图；
基于所述二氧化碳分压可视图确定所述患者在所述预设时间段的二氧化碳分压的最大取值以及最小取值，并基于所述最大取值以及最小取值确定所述患者的二氧化碳分压的波动范围；
将所述波动范围与标准允许范围进行比较；
若所述波动范围不在所述标准允许范围内，判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常；
否则，判定所述患者对所述混合气体的吸入不存在异常，同时，获取所述患者体内的PH值；
确定所述PH值与标准PH值的差值，并当所述差值在预设允许波动范围内时，判定所述患者对所述初始混合浓度的混合气体已适应，并向所述呼吸机装置反馈判定结果；
基于接收到的反馈判定结果，控制所述呼吸机装置对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变，并持续对所述患者的二氧化碳分压进行监测，直至所述初始混合浓度达到所述梯度改变允许的最大数值，其中，所述梯度改变允许的范围为1％-6％。
7.根据权利要求6所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常，包括：
获取所述波动范围与标准允许范围的比较结果，且当判定所述患者对所述混合气体的吸入存在异常时，生成目标控制指令；
基于所述目标控制指令控制所述呼吸机装置停止向所述患者输送所述混合气体，并采集预设量的所述混合气体，同时获取所述患者当前的体征数据，其中，所述体征数据至少为一种；
对所述混合气体进行检测，分别确定所述混合气体中二氧化碳与氧气的比例，并基于预设配比对所述比例进行校验；
若未通过校验，判定所述呼吸机装置对所述二氧化碳与氧气的混合过程存在缺陷，并进行第一报警；
若校验通过，则对所述患者当前的体征数据进行分析，确定患者当前的特征数据是否存在异常，若存在异常则进行第二报警；
将所述第一报警与所述第二报警分别进行记录，得到所述患者在呼吸机脱机过程中的异常情况报告单。
8.根据权利要求1所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，步骤3中，基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，基于评估结果完成对患者呼吸机脱机，包括：
基于预设传感器获取所述患者在对混合气体的初始混合浓度进行梯度改变后的呼吸波形数据，并对所述呼吸波形数据进行拟合，得到所述患者的呼吸波曲线；
获取基准呼吸波曲线，并将所述基准呼吸波曲线与所述患者的呼吸波曲线进行叠加，其中，所述基准呼吸波曲线是根据历史训练数据训练所得；
基于叠加结果确定所述呼吸波曲线与所述基准呼吸波曲线之间的差异区域，并提取所述差异区域中所述呼吸波曲线的波形特征；
基于所述波形特征确定所述差异区域中所述患者的呼吸波曲线的曲线参数，并对所述曲线参数进行处理，得到所述患者在所述差异区域内的呼吸数据；
提取所述呼吸数据的属性信息，并基于所述属性信息从预设数据清洗规则库中匹配目标数据清洗规则；
基于所述目标数据清洗规则对所述呼吸数据进行清洗，得到所述患者的呼吸肌机能数据；
构建自主呼吸能力评估模型，并将所述呼吸肌机能数据输入所述自主呼吸能力评估模型进行处理，确定所述患者当前呼吸频率，同时基于所述当前呼吸频率确定所述患者的呼吸强度；
分别确定所述呼吸频率以及呼吸强度在自主呼吸能力评估过程中的权重值，并基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值；
将所述患者当前自主呼吸能力综合评估值在所述呼吸机装置进行显示，同时将所述述患者当前自主呼吸能力综合评估值传输至医生智能终端，完成对患者自主呼吸能力的评估。
9.根据权利要求8所述的一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的方法，其特征在于，基于所述权重值得到所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，包括：
获取对所述患者当前自主呼吸能力综合评估值，并将所述患者当前自主呼吸能力综合评估值与预设脱机阈值进行比较；
若所述患者当前自主呼吸能力综合评估值小于所述预设脱机阈值，判定所述患者不符合脱机要求，同时，确定所述患者当前自主呼吸能力综合评估值与所述预设脱机阈值的差值，并基于所述差值对所述患者使用呼吸机装置的时长进行预估；
将预估结果反馈至所述患者的智能终端；
否则，判定所述患者符合脱机要求，完成对所述患者的脱机操作。
10.一种基于混合气体解决患者呼吸机脱机的装置，其特征在于，包括：
气体混合模块，用于基于初始混合浓度将二氧化碳与氧气进行混合，并基于呼吸机装置将混合气体输送至患者；
浓度改变模块，用于基于输送结果实时监测患者的二氧化碳分压，并基于所述二氧化碳分压对二氧化碳与氧气的初始混合浓度进行梯度改变；
评估模块，用于基于梯度改变结果获取患者的呼吸肌机能数据，并对所述呼吸肌机能数据进行评估，且基于评估结果完成对患者呼吸机脱机。
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