CN115427095A - 用于检测插管期间的激动、不适和/或自行拔管的系统和方法 - Google Patents

用于检测插管期间的激动、不适和/或自行拔管的系统和方法 Download PDF

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Abstract

一种监测患者对连有呼吸机的气管内导管的使用的方法，包括在控制器中，例如在独立的监测设备中或在呼吸机本身中，接收指示患者在气管内导管上的咬合力的力数据，其中所述力数据基于由耦合到气管内导管的力传感器(例如，直接地或通过咬合块)产生的力信号。该方法还包括在该控制器中分析该力数据，并且在该控制器中根据对该力数据的分析确定该力数据指示以下项中的一项或多项：(i)患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)患者当前或可能尝试自我拔管。

Description

用于检测插管期间的激动、不适和/或自行拔管的系统和方法
技术领域
所公开的概念涉及用于向患者提供机械通气的系统和方法，并且具体地涉及用于在用气管内导管插管的同时检测患者激动、不适和/或自行拔管尝试的系统和方法。
背景技术
机械通气(MV)是一种挽救生命的疗法。典型地，当患者自身不能保持足够的通气或充氧并因此不能保持足够的气体交换时，开始进行通气或充氧。重症监护室(ICU)中最广泛使用的MV技术之一是有创通气，其通过称为气管内导管(ET管)的人工气道提供到下气道的通路。因此，它在呼吸窘迫患者的管理中建立了主要的进步。尽管MV具有无疑的益处，但在治疗过程中存在大量患者经历激动、不适或疼痛，无论是在休息还是在常规临床程序和干预期间。
不适可能与多种因素有关。通气管理本身是主要决定因素。众所周知，呼吸机装置(即，用于有创通气的气管内导管)以及错误的呼吸机设置或不适当的通气模式可能对患者的舒适度和健康具有显著影响。临床干预也发挥重要作用。例如，患者重新定位、口腔护理、气管抽吸和血液管线插入/移除虽然是常规实践的部分，但很可能引起不适和激动。
对危重患者在插管和机械通气过程中的激动、不适或疼痛的评估尤其困难，因为他们由于潜在的临床状况、ET管引起的语音干扰或镇静药物的机构而大多不能自我报告。然而，如果未检测到激动并且未迅速且有效地缓解，则可能不利地影响患者恢复。这可能导致更差的患者结局、住院时间延长、住院费用增加。
此外，不适可能使患者易于自行拔管。插管对于患者是不舒适的，特别是对于那些清醒、警觉和自发呼吸的患者，并且偶尔会导致他们试图拉出气管内导管。一项研究报告计划外拔管的估计发生率(无论是意外的、由于工作人员对气管内导管的不当操作，还是故意的、由于患者的行动)约为10％，其中60％的计划外拔管需要重新插管。成人ICU中计划外拔管的明显大部分(62.8％-96.4％)是患者自行拔管的结果。这通常归因于患者激动。尽管未直接与死亡率增加相关，但计划外拔管与机械通气时间延长和ICU和住院时间延长相关，而再插管被认为是医院性肺炎的风险因素。
已经开发的用于评估自行拔管风险的一种现有技术工具被称为SERAT评分。SERAT评分通过基于格拉斯哥昏迷量表和布隆斯伯里镇静得分的分类方案导出。然而，SERAT评分仅仅是风险评估工具，并不旨在提供连续监测，因为SERAT评分的评估每天在某些时间进行，例如在每次护理轮班开始时。此外，格拉斯哥昏迷量表和布隆斯伯里镇静评分因其较差的评定者间可靠性和缺乏预后效用而引起了批评。然而，已经证明SERAT可以正确识别处于自行拔管风险中的患者，但是具有大量的假阳性识别。如果在临床上展开，这将导致大量的错误警报，这在ICU设置中是不希望的。
发明内容
因此，在一个实施方案中，本发明的一个目的是提供一种监测患者对连有呼吸机的气管内导管的使用的方法，该方法包括在控制器中(例如在独立的监测设备中或在呼吸机本身中)接收指示患者在气管内导管上的咬合力的力数据，其中所述力数据基于由耦合到气管内导管的力传感器(例如直接地或通过咬合块)产生的力信号。该方法还包括在该控制器中分析该力数据，并且在该控制器中根据该力数据的分析确定该力数据指示以下项中的一项或多项：(i)患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)患者当前或可能尝试自行拔管。
在另一实施例中，提供了一种用于监测患者对连有呼吸机的气管内导管的使用的系统，该系统包括：力传感器，其耦合至气管内导管，该力传感器被构造并且配置为响应于患者的咬合力而产生力信号；以及控制器，其可以是独立监测设备或呼吸机本身的部分。该控制器被构造和配置用于接收力数据，力数据基于力信号指示该患者的咬合力，在该控制器中分析该力数据，并且根据该力数据的分析确定该力数据指示以下项中的一项或多项：(i)患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)患者当前或可能尝试自行拔管。
在又一实施例中，提供了一种用于气管内导管的咬合块，其包括主体和耦合到主体的力传感器。力传感器被构造和配置为响应于患者的咬合力而产生力信号。
在又一实施例中，提供了一种用于监测气管内导管的使用的装置。所述装置包括控制器，所述控制器被构造和配置为接收力数据，力数据基于力信号指示所述患者的咬合力，力信号由耦合到所述气管内导管的力传感器生成，所述力传感器被构造和配置为响应于所述患者的咬合力产生所述力信号，在所述控制器中分析所述力数据，并且从所述力数据的分析确定所述力数据指示以下项中的一项或多项：(i)患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)患者当前或可能尝试自行拔管。
本发明的这些和其它目的、特征和特性，以及结构的相关元件的操作方法和功能以及部件的组合和制造的经济性，将在参考附图考虑以下描述和所附权利要求时变得更加明显，所有附图形成本说明书的部分，其中相同的附图标记在各个附图中指示相应的部件。然而，应当清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，而不旨在作为对本发明的限制的定义。
附图说明
图1是根据所公开概念的示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统的示意图；
图2是根据所公开概念的一个特定的示例性实施例的形成图1的系统的部分的气管内导管组件的示意图；
图3是示出从患者的嘴延伸的图2的气管内导管组件的视图；
图4和图5分别是形成图2的气管内导管组件的部分的咬合块的侧视图和等轴视图；
图6是根据所公开概念的另一可替换的特定示例性实施例的形成图1的系统的部分的气管内导管组件的示意图；
图7是根据所公开概念的示例性实施例的形成图1的系统的部分的监测设备的示意图；
图8是根据所公开概念的备选示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统的示意图；
图9是根据所公开概念的示例性实施例的呼吸机的示意图；以及
图10和图11是根据所公开概念的另一示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统的示意图。
具体实施方式
如本文所用，单数形式的“一”、“一个”和“该”包括复数指代，除非上下文另有明确说明。
如本文所用，两个或更多个部分或部件被“耦合”的表述将意味着这些部分被直接地或间接地(即，通过一个或多个中间部分或部件)耦合或一起操作，只要发生链接。
如本文所用，术语“数目”应意指一个或大于一个的整数(即，多个)。
如本文所用，术语“控制器”将指示能够存储、检索、执行和处理数据(例如，由这样的例程使用的软件例程和/或信息)的多个可编程模拟和/或数字装置(包括相关联的存储器部件或部分)，包括但不限于现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑装置(CPLD)、芯片上可编程系统(PSOC)、专用集成电路(ASIC)、微处理器、微控制器、可编程逻辑控制器、或任何合适的处理装置或设备。存储器部分可以是各种类型的内部和/或外部存储介质中的任何一种或多种，例如但不限于RAM、ROM、EPROM、EEPROM、FLASH等，其提供存储寄存器，即非暂态机器可读介质，用于例如以计算机的内部存储区域的方式存储数据和程序代码，并且可以是易失性存储器或非易失性存储器。
如这里所使用的，术语“组件”和“系统”旨在指示计算机相关实体，或者是硬件、硬件和软件的组合、软件、或者是执行中的软件。例如，组件可以是但不限于在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行程序、执行线程、程序和/或计算机。作为说明，在服务器上运行的应用和服务器都可以是组件。一个或多个组件可驻留在进程和/或执行线程内，并且组件可位于一个计算机上和/或分布在两个或更多个计算机之间。
这里使用的方向短语，例如但不限于，顶部、底部、左、右、上、下、前、后及其派生词，涉及附图中示出的元件的取向，并且不限制权利要求，除非在其中明确陈述。
如本文结合各种具体的示例性实施例更详细地描述的，所公开的概念提供了一种增强的气管内导管系统，其可提供对插管患者的激动或不适征兆的连续监测。在一个非限制性的示例性实施方案中，气管内导管系统采用增强咬合块用于监测目的。咬合块是一种附加物，其被放置在患者口腔水平处的气管内导管周围(通常在成人尺寸的气管内导管中的18cm和26cm的标记之间；儿科cm标记较少；管上的实际咬合块位置可以变化)。咬合块的主要目的是防止患者用他们的牙齿损坏或阻塞气管内导管(例如，通过闭合他们的嘴)并且防止气管内导管的指示球囊破裂。所公开的概念是基于这样的事实，即激动和/或不适通常由牙齿磨牙来指示(例如，具有焦虑问题的人被开具夜用护板(night guards))。具体地，在本文所述的一个示例性实施例中，所公开的概念提供咬合力传感器与咬合块的组合和集成，或者备选地，在本文所述的另一示例性实施例中，直接与气管内导管的组合和集成。咬合力传感器环绕咬合块或气管内导管，在该位置牙齿通常与气管内导管相遇。这种系统对患者的干扰最小，并且不干扰医疗团队的干预/行动。
如本文别处所述，如在各种示例性实施例中实现的系统监测患者，并且当基于咬合力传感器进行的测量检测到增加的激动迹象时警告护理团队进行干预。而且，所公开概念的系统将减少自行拔管的发生率，因为患者通常在激动时和在将管拉出之前咬住气管内导管。患者咬住气管内导管或咬合块越用力，视情况而定，患者越激动，他们越有可能自行拔管。
人可以基于面部表情相对容易地识别情绪，如不适或疼痛。然而，这种提示常常是细微的和持续时间短的，并且可以被忽略，特别是在危急护理环境中。此外，数据过载给已经负担过度的医务人员增加了额外的负担，并最终导致他们对患者的身体表达和行为的关注较少。因此，具有与所公开的概念提供的解决方案类似的解决方案来监测插管和机械通气的患者的激动和不适是明显未满足的需求。
此外，如上所述，计划外拔管是可以通过所公开的概念克服的另一个问题。需要根据拔管的类型从两个不同的方面检查计划外拔管的预防。如果医务人员在临床实践过程中接受了使用气管内导管正确操作和维护指南的培训，则可大大减轻意外拔管。另一方面，防止自行拔管需要医疗团队定期监测或监督患者。特别地，护理是有助于患者自行拔管的可能性的重要因素。已经表明，床边没有主治护士或呼吸治疗师或其他护理人员是自行拔管的最重要的预测因素。然而，由医疗护理团队的成员对患者进行连续的床边在场，或甚至远程监测，是临床机构的主要挑战。工作人员超负荷和床位高占用率导致监测或监督减少，从而增加了自行拔管的风险。因此，提供诸如所公开概念的解决方案，其可以确保对插管患者进行24/7的监测，并且可以向护理团队警告预测的和检测到的自行拔管，这将提高他们的警惕性，并且在识别出预测的或实际的自行拔管尝试时帮助他们进行特定的降低风险的干预。
图1是根据所公开概念的示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统2的示意图。如图1所示，系统2包括呼吸机4，其被构造为将可呼吸空气移入患者的肺并且从其移出。气管内导管组件6可操作地耦合到呼吸机4，用于将可呼吸气体递送到患者的肺。气管内导管组件6包括力传感器8，其被构造和配置为测量在任何给定时间由患者施加的咬合力。力传感器8可以是任何合适的传感设备，例如传感器阵列，其包括能够测量由患者牙齿施加到气管内导管上的力的多个传感元件。例如，但不限于，力传感器8可以是
Figure BDA0003874992250000071
ESS301负载/力传感器，其可从南波斯顿马萨诸塞州的Tekscan公司购得。在示例性实施例中，力传感器8能够处理增加的湿度水平，以便由于例如分泌物和唾液的存在而非常适于患者嘴处的潮湿和湿润条件。而且，在示例性实施例中，力传感器8需要足够宽，因为气管内导管组件6随着患者的移动而滑入和滑出。因此，在其与咬合块整合的实施例中，其将覆盖(例如但不限于)咬合块的外表面区域的40％或更多(或50％、60％或70％或更多)。在其它特定实施例(具有或不具有咬合块)中，力传感器8例如但不限于6cm-8cm宽，其中cm标记印刷在力传感器8上(由ET管制造商或由第三方)，使得医疗团队能够将ET管放置在患者气管内的适当位置。
如图1所示，系统2还包括监测设备10，在所示的示例性实施例中，监测设备10被构造成放置在患者的床边。在该示例性实施例中，监测设备10是小型独立监测器，其被构造和配置为分析信息并向临床医生显示信息，并且当患者变得更激动/更猛烈地咬下时，利用诸如低、中或高优先级或绿色区域、黄色区域或红色区域警报等警报来警告他们。力传感器8被电耦合至监测设备10，使得由力传感器8进行的力测量可被提供至监测设备10以用于如本文所述的分析(即，在该实施例中，监测设备10包括系统2的“脑”)。力传感器8和监测设备10之间的电耦合可以是有线或无线的。例如，在有线耦合的情况下，电耦合可以通过带状电缆组件或其它合适的导线组件来实现，而在无线耦合的情况下，电耦合可以通过
Figure BDA0003874992250000072
或其它合适的无线协议网络来实现。
图2是根据所公开概念的一个特定示例性实施例的气管内导管组件6的示意图，为清楚起见标记为6-1。如下面更详细描述的，图2的实施例是其中力传感器被集成为咬合块的部分的实施例。
参照图2，气管内导管组件6-1包括气管内导管12。气管内导管12包括主呼吸管，该主呼吸管具有设置在其第一端处的可膨胀套囊16，该可膨胀套囊插入患者的气管中。可膨胀套囊16在主呼吸管14插入患者气管后通过指示气囊18(具有单向阀)和套囊充气管线20充气，以便将气管内导管12保持就位。连接器22设置在主呼吸管14的第二端。连接器22被构造成伸出患者的嘴并通过合适的递送管连接到呼吸机4。
此外，气管内导管组件6-1还包括设置在气管内导管12的第二端的咬合块24。图3示出了咬合块24和从患者26的嘴延伸的连接器22的特写。图4和图5是根据所公开概念的示例性实施例的咬合块24的示意图。如图2-图5所示，咬合块24具有包绕主呼吸管14的第二端的主体28。力传感器8被附接到主体28的外表面。用于将咬合块24固定到主呼吸管14的固定带30设置在主体28的端部。此外，如图2所示，气管内导管组件12还包括用于将力传感器8耦合到监测设备10的连接器组件32，例如带状连接器组件。
图6是根据所公开概念的备选的特定示例性实施例的气管内导管组件6的示意图，为清楚起见标记为6-2。气管内导管组件6-2类似于气管内导管组件6-1，并且相同的部件用相同的附图标记来标记。然而，如图6所示，该实施例不采用咬合块，而是力传感器8被直接地附接到主呼吸管14的外表面。
图7是根据所公开概念的示例性实施例的监测设备10的示意图。监测设备10包括输入装置34(例如、多个按钮)、显示器36、A/D转换器38和控制器40。用户能够使用输入装置34提供输入控制器40，并且控制器40向显示器36提供输出信号，以使得显示器36能够向用户(例如，临床医生)显示信息，如在此详细描述的。A/D转换器38被构造成接收来自力传感器8的模拟信号并且将它们转换成数字形式以供控制器40使用。控制器40的存储器部分已经在其中存储了可由控制器40的处理器部分执行的多个例程。这些例程中的一个或多个(通过计算机/处理器可执行指令)实现软件应用，该软件应用被配置为(通过一个或多个算法)接收由力传感器8产生的力测量值并且分析这些力测量值以便确定患者的激动或不适程度(例如，患者正经历至少预定阈值水平的激动或不适)和/或识别患者自行拔管的可能尝试。在非限制性示例实施例中，如图7所示，控制器40配备有预测性人工智能AI系统42，诸如经训练的神经网络或其它监督学习系统。在这样的实施例中，预测性AI系统42的训练可以通过收集插管患者的原始数据并将其手动分类为两类来完成：舒适和激动/不适。一旦经过训练，预测性AI系统42将输出患者处于激动的概率或可能性；这可用作监测设备10中实现的监测或报警系统的指示器。为了使监测设备10具有这种能力，可能需要嵌入专门的处理芯片作为控制器40的部分，力传感器8的输出信号(即，随时间的力的量)将被馈送到控制器40。在示例性实施例中，力传感器8被设计成以PSI的精确测量单位(例如1-500的刻度)敏感。
图8是根据所公开概念的备选示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统44的示意图。系统44类似于系统2，并且相同的部件用相同的附图标记指示。系统44的不同之处在于其包括备选的呼吸机4'，而不包括独立的监测设备10。图9是根据所公开概念的示例性实施例的呼吸机4'的示意图。如图9所示，呼吸机4'包括用于为患者产生可呼吸气流的压力生成装置46。呼吸机4'还包括作为监测设备10的部分而包括的许多部件，其中相同的部件用相同的附图标记来标记。因此，呼吸机4'能够接收和分析如本文别处所述的由力传感器8进行的力测量，以便提供如本文别处所述的关于患者激动和不适和/或患者自行拔管尝试的反馈和警报。
图10是根据所公开概念的另一备选示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统2'的示意图。系统2'类似于系统2，并且相同的部件用相同的附图标记来标记。系统2'的不同之处在于，其包括备选的气管内导管6'，如图10所示，该气管内导管6'还包括运动传感器48，该运动传感器48被构造并且配置为检测气管内导管组件6'的运动。在该实施例中，运动传感器48可以集成为咬合块24的部分(图2)，或者可以被直接地附接到主呼吸管14(图6)。运动传感器48可以是任何类型的合适的运动传感设备，例如但不限于加速度计。例如，运动传感器48可以是MEMS数字输出运动传感器：可从STMicroelecroncis商购获得的超低功率高性能3轴加速度计。在该实施方式中，患者通过将气管内导管拉出而进行的激动和不适的检测和/或尝试自行拔管可通过分析如本文别处所述的由患者施加的力来评估(例如，以确定患者正经历至少预定阈值水平的激动或不适)。此外，还可以利用来自嵌入式运动传感器48的运动分析来增强对激动和不适的监测和/或自行拔管尝试。在这样的实施例中，监测设备10的预测性AI系统42(图7)将进一步用来自类似于运动传感器48的设备的运动数据来训练。该实施例可以预测即将发生的自行拔管的可能性，并且还可以帮助指示自行拔管是否可能“实时”发生。后者对于警告临床医生是有价值的，因为当患者自行拔管时，通知ICU护士或呼吸治疗师的时间有延迟。
图11是根据所公开概念的又一备选示例性实施例的用于检测和监测患者激动和不适和/或自行拔管尝试的系统44'的示意图。系统44'类似于系统44，并且相同的部件用相同的附图标记来标记。系统44'的不同之处在于，其包括如刚才所述的备选气管内导管6'，使得还可以利用来自嵌入式运动传感器48的运动分析来增强对激动和不适的监测和/或自行拔管尝试。在这样的实施例中，呼吸机4'的预测性AI系统42(图9)将进一步用来自类似于运动传感器48的设备的运动数据进行训练。该实施例可以预测即将发生的自行拔管的可能性，并且还可以帮助指示自行拔管是否可能“实时”发生。
此外，所公开的概念还可以有助于调节患者镇静水平。如果患者激动并咬住他们的管，他们可能需要更多的镇静。因此，所公开的概念可用于帮助比当前如何进行更早地检测激动。因此，简而言之，所公开的概念不仅仅具有与拔管相关的益处。此外，它也有助于医疗团队评估患者的镇静水平(医学诱导的昏迷)，用于镇静的常用药物如丙泊酚的镇静滴定。
在权利要求中，置于括号中的任何附图标记不应解释为限制权利要求。词语“包括”或“包含”不排除权利要求中所列出的元件或步骤之外的元件或步骤的存在。在列举了几个装置的装置权利要求中，这些装置中的几个可以由同一项硬件来实现。元件之前的词语“一”或“一个”不排除多个这种元件的存在。在列举了几个装置的任何装置权利要求中，这些装置中的几个可以由同一项硬件来实现。在相互不同的从属权利要求中叙述某些元件的事实并不指示这些元件不能组合使用。
尽管已经基于当前被认为是最实用和优选的实施例出于说明的目的详细描述了本发明，但是应当理解，这样的细节仅用于该目的，并且本发明不限于所公开的实施例，而是相反，旨在覆盖在所附权利要求的精神和范围内的修改和等同布置。例如，应当理解，本发明预期在可能的程度上，任何实施例的一个或多个特征可以与任何其他实施例的一个或多个特征组合。

Claims (31)

1.一种监测患者对连有呼吸机(4、4’)的气管内导管(12)的使用的方法，包括：
在控制器(40)中，接收力数据，所述力数据指示所述患者在所述气管内导管上的咬合力，所述力数据基于力传感器(8)生成的力信号，所述力传感器被耦合到所述气管内导管；
在所述控制器中，分析所述力数据；以及
在所述控制器中，根据对所述力数据的分析确定所述力数据指示以下项中的一项或多项：(i)所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)所述患者当前或可能尝试自行拔管。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于所述确定而生成消息和/或警报。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述控制器被构造和配置为实现预测性人工智能AI系统(42)，并且其中所述分析和所述确定由所述预测性AI系统执行。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述预测性AI系统是经训练的人工神经网络。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述控制器是所述呼吸机的部分。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述控制器是与所述呼吸机分离的监测设备(10)的部分。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述气管内导管是气管内导管组件(6)的部分，其中所述气管内导管组件包括咬合块(24)，所述咬合块被附接到主呼吸管(14)，并且其中所述力传感器被直接地附接到所述咬合块的外表面。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述气管内导管是气管内导管组件(6)的部分，所述气管内导管组件包括主呼吸管(14)，并且其中所述力传感器被直接地附接到所述主呼吸管的外表面。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在所述控制器中，接收运动数据，所述运动数据指示所述患者的所述气管内导管的运动，所述运动数据基于由运动传感器生成的运动信号，所述运动传感器被耦合到所述气管内导管；以及
在所述控制器中，分析所述运动数据；
其中所述确定包括：在所述控制器中，根据对所述力数据的分析和对所述运动数据的分析来确定所述力数据和所述运动数据中的至少一项指示以下项中的一项或多项：(i)所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)所述患者当前或可能尝试自行拔管。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述气管内导管是气管内导管组件(6)的部分，其中所述气管内导管组件包括咬合块(24)，所述咬合块(24)被附接到主呼吸管(14)，并且其中所述力传感器和所述运动传感器被直接地附接到所述咬合块的外表面。
11.一种计算机程序产品，包括非暂态计算机可用介质，所述非暂态计算机可用介质具有包含在其中的计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码适于并且被配置为被执行以实现根据权利要求1所述的监测气管内导管的使用的方法。
12.一种用于监测患者对连有呼吸机(4、4’)的气管内导管(12)的使用的系统，包括：
力传感器(8)，被耦合到所述气管内导管，所述力传感器被构造和配置为：响应于所述患者的咬合力而生成力信号；
控制器(40)，所述控制器被构造和配置用于：
接收力数据，所述力数据基于所述力信号指示所述患者的所述咬合力；
在所述控制器中分析所述力数据；以及
根据对所述力数据的分析，确定所述力数据指示以下项中的一项或多项：(i)所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)所述患者当前或可能尝试自行拔管。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述控制器还被构造和配置用于：响应于所述确定而生成消息和/或警报。
14.根据权利要求12所述的系统，其中所述控制器被构造和配置为实现预测性AI系统(42)，并且其中所述分析和所述确定由所述预测性AI系统来执行。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述预测性AI系统是经训练的人工神经网络。
16.根据权利要求12所述的系统，其中所述控制器是所述呼吸机的部分。
17.根据权利要求12所述的系统，其中所述控制器是与所述呼吸机分离的监测设备(10)的部分。
18.根据权利要求12所述的系统，还包括咬合块(24)，所述咬合块(24)被附接到所述气管内导管的主呼吸管(14)，其中所述力传感器被直接地附接到所述咬合块的外表面。
19.根据权利要求12所述的系统，其中所述力传感器被直接地附接到所述气管内导管的主呼吸管(14)的外表面。
20.根据权利要求12所述的系统，还包括耦合到所述气管内导管的运动传感器，其中所述控制器被构造和配置用于：
接收运动数据，所述运动数据指示所述患者的所述气管内导管的运动，所述运动数据基于由所述运动传感器生成的运动信号；以及
在所述控制器中分析所述运动数据；
其中所述确定包括：在所述控制器中根据对所述力数据的分析和对所述运动数据的分析，来确定所述力数据和所述运动数据中的至少一项指示以下项中的一项或多项：(i)所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)所述患者当前或可能尝试自行拔管。
21.根据权利要求20所述的系统，其中所述气管内导管是气管内导管组件(6)的部分，其中所述气管内导管组件包括咬合块(24)，所述咬合块(24)被附接到主呼吸管(14)，并且其中所述力传感器和所述运动传感器被直接地附接到所述咬合块的外表面。
22.一种用于气管内导管(12)的咬合块(24)，包括：
主体(28)；以及
力传感器(8)，被耦合到所述主体，所述力传感器被构造和配置为：响应于患者的咬合力而生成力信号。
23.根据权利要求22所述的咬合块，还包括耦合到所述主体的运动传感器(48)，所述运动传感器被构造并且配置为响应于所述气管内导管的运动而生成运动信号。
24.一种用于监测患者对气管内导管(12)的使用的装置，包括：
控制器(40)，所述控制器被构造和配置用于：
接收力数据，所述力数据基于力信号指示所述患者的咬合力，所述力信号由力传感器(8)生成，所述力传感器被耦合到所述气管内导管，所述力传感器被构造和配置为响应于所述患者的咬合力而生成所述力信号；
在所述控制器中分析所述力数据；以及
根据对所述力数据的分析，确定所述力数据指示以下项中的一项或多项：(i)所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)所述患者当前或可能尝试自行拔管。
25.根据权利要求24所述的装置，其中所述装置是呼吸机(4、4’)。
26.根据权利要求24所述的装置，其中所述装置是与耦合到所述气管内导管的呼吸机分离的监测设备(10)。
27.根据权利要求24所述的装置，其中所述控制器被构造和配置用于：
接收运动数据，所述运动数据指示所述患者的所述气管内导管的运动，所述运动数据基于由所述运动传感器生成的运动信号；以及
在所述控制器中分析所述运动数据；
其中所述确定包括：在所述控制器中，根据对所述力数据的分析和对所述运动数据的分析，来确定所述力数据和所述运动数据中的至少一项指示以下项中的一项或多项：(i)所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，和(ii)所述患者当前或可能尝试自行拔管。
28.根据权利要求24所述的装置，其中所述控制器还被构造和配置用于：响应于所述确定而生成消息和/或警报。
29.根据权利要求24所述的装置，其中所述控制器被构造和配置为实现预测性AI系统(42)，并且其中由所述预测性AI系统来执行所述分析和所述确定。
30.根据权利要求29所述的装置，其中所述预测性AI系统是经训练的人工神经网络。
31.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于确定所述力数据指示所述患者的至少预定阈值水平的激动或不适，滴定用于所述患者的镇静的药物。
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