JP2020503079A - Ｐ０．１操作を使用する呼吸筋圧および換気力学の推定のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

Ｐ０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定するとき、人工呼吸器（６４）に接続された患者の患者吸気開始が検出され、患者の気道が第１の所定期間閉塞される。第１の呼吸筋圧（Ｐｍｕｓ）プロファイルが気道閉塞中に推定される。第２の所定期間中に生成される第２のＰｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値が次に推定される。第３のＰｍｕｓプロファイルが第２の所定期間の終了から吸気の終了まで延びる第３の所定期間中に推定される。呼吸全体にわたるＰｍｕｓ（ｔ）が第１、第２、および第３のＰｍｕｓプロファイルを連結することによってを推定され、推定されたＲ値およびＣ値ならびに推定されたＰｍｕｓプロファイルがディスプレイに出力される。

Description

本発明は、患者換気システムおよび方法に用途を見出す。しかし、記載された技術は他の患者介護システム、他の患者パラメータ推定技術などにも用途を見出すことができることが理解されるであろう。

呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ（ｔ））を推定することは、患者と人工呼吸器が呼吸器系に対して行われる機械的仕事を分担する圧支持換気（ＰＳＶ）などの機械的換気の支援様式において最も重要である。Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）の定量的評価は、呼吸筋の萎縮および疲労の両方を防ぐために、適切なレベルの換気支持（ventilation support）を選択するために使用されることができる。一呼吸あたりの患者の努力を評価するために一般的に使用される一つの臨床パラメータは呼吸仕事量（ＷＯＢ）として知られており、Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）の推定値が呼吸に関して利用可能になると計算されることができる（例えば、ＷＯＢはＰ_ｍｕｓ（ｔ）から吸入体積にわたる後者の積分によって取得されることができる）。Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）およびＷＯＢ推定のための１つの従来のアプローチは、バルーンが先端に付いたカテーテルの患者の食道の中の挿入によって食道内圧（Ｐ_ｅｓ）を測定することに関する。測定されたＰ_ｅｓ（ｔ）は、胸膜内圧（Ｐ_ｐｌ）の良好な代用であると仮定され、胸壁コンプライアンスの推定値と共に、いわゆるキャンベルダイアグラムにより、又は同等にＰ_ｍｕｓ（ｔ）およびその後のＷＯＢの明示的な計算により、ＷＯＢを計算するために使用することができる。

ＲおよびＣの推定値は、それらが患者の呼吸器系の機械的性質についての定量的情報を医師に提供し、それらが呼吸器疾患を診断し、適切な換気様式および治療経路をより良く選択するために使用されることができるため、それ自体重要である。さらに、ＲおよびＣはまた、食道カテーテルの使用に対する非侵襲的な代替として、Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）を推定するために使用されることもできる。ＲおよびＣが既知であると仮定すると、実際には、以下の式（肺の運動方程式として知られる）を介してＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定することが可能である：

ここで、Ｐ_ａｗ（ｔ）は気道開口部で測定された圧力、
（外１）

は患者の呼吸器系に出入りする空気の流量（flow）（この場合も同様に気道開口部で測定される）、Ｖ（ｔ）は、患者に供給される空気の正味体積（net volume）（流量信号を経時的に積分することによって測定される）、Ｅはエラスタンス（elastance）（コンプライアンスＣの逆数）、Ｐ_０は呼気終了時の圧力を説明するための定数項（方程式のバランスをとるために必要とされるが、それ自体は興味深いものではない）である。

Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）の非侵襲的推定に式（１）を使用する以前の試みは、２段階アプローチに頼っていて、ＲおよびＣが最初に推定され、次いで式（１）がＲおよびＣの推定された値を使用してＰ_ｍｕｓ（ｔ）を計算するために適用される。ＲおよびＣの推定は、特定の条件下で流量測定値および圧力測定値に吸気終末閉塞（End-Inspiratory Occlusion）（ＥＩＰ）操作（maneuver）または式（１）の最小二乗（ＬＳ）近似（fitting）いずれかを適用することによって行われ、ここで、Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）項はゼロであると仮定されていた。これらの条件は以下を含んでいた：
１．患者の麻痺および持続強制換気（ＣＭＶ）の期間；
２．高い圧支持換気（ＰＳＶ）レベルの期間；
３．吸気フェーズおよび呼気フェーズ（inhalation and the exhalation phases）の両方の間に延びるすべての圧支持呼吸（pressure-supported breath）の特定部分；
４．圧支持呼吸の呼気部分、ここで、流量信号は、患者吸気努力（patient inspiratory efforts）がないことを示す特定の条件を満たす。

呼吸器系の機械的特性および機械的換気下の患者の吸気努力の定量的評価は、換気戦略および設定を適合させるために臨床医にとって非常に貴重な情報を提供する。換気力学（respiratory mechanics）の評価のための現在の最先端技術は、ＥＩＰ技術により２つのパラメータ、すなわち抵抗（Ｒ）およびコンプライアンス（Ｃ）を計算することからなる。しかし、この技術は、人工呼吸器の通常の動作を妨げるだけでなく、正確なＲおよびＣ推定値を提供するために呼吸筋を十分に弛緩させることを必要とする。それ故、患者からの呼吸活動の存在のために、ＥＩＰはしばしば偏った結果を導く。他方、吸気患者努力の評価は、伝統的に、食道内で測定された圧力（Ｐ_ｅｓ）から呼吸筋によって発生された圧力（Ｐ_ｍｕｓ）を推論することによって得られる。次いで、患者努力の定量的評価が、Ｐ_ｍｕｓ波形から呼吸仕事量（ＷＯＢ）を計算することによって呼吸ごとに得られる。そのようなアプローチの主な制限は、Ｐ_ｅｓの測定が食道カテーテルの挿入を必要とし、その結果、特別な器具および熟練した要員の必要性に加えて、患者にとって不快感があることである。

食道内圧測定を必要とせずに、通常の換気中に測定された気道内圧および流量波形からＲ、ＣおよびＰ_ｍｕｓ（ｔ）を同時に推定することを可能にする他の方法が開発されている。これらの方法は、換気力学の伝統的な一次単一コンパートメントモデルおよびそれに関連する運動方程式（１）の使用に基づいている。それらはすべて、数学的問題の未決定の性質（利用可能な式よりも多い未知数）に関連する同時推定アプローチの根本的な困難に直面している。これらの方法では、数学的問題を解決可能にするために、生理学的仮定に基づく制約の使用が提唱されてきた。しかし、これらの方法は、特定の条件下でのみ機能することが示されている。特に、患者が呼吸筋を完全に解放する前に換気装置がオフに変わる（cycles off）（すなわち、Ｐ_ｍｕｓがゼロ基線値に戻った）とき、これらの従来の方法は信頼できない。これは、全ての臨床シナリオへのそれらの適用性を制限するかもしれない。

食道バルーンの挿入は熟練した要員を必要とし、そして患者にとっての不快感および危険を意味するので、食道内圧測定の従来の侵襲的処置の不利な点は明らかである。

ＲおよびＣを取得するためにＥＩＰ操作が最初に実行され、次いで式（１）がＰ_ｍｕｓ（ｔ）を計算するために使用される２ステップ推定技法は、以下の主な欠点を有する：
１） ＲとＣの計算を有効にするために、ＥＩＰ操作中に患者の呼吸筋が完全に弛緩されなければならない。
２） ＥＩＰ操作は特定の換気モード（体積支持制御（Volume Assisted Control）、VAC）で実行され、結果として生じるＲおよびＣ値は、ＰＳＶなどの他の換気モード下での肺力学の動力学を決定する対応する値を表していないかもしれない。したがって、ＰＳＶ動作中に式（１）により計算されたＰ_ｍｕｓ（ｔ）の精度は損なわれていることがある。
３） ＥＩＰ操作は患者が必要とする通常の換気パターンを中断する。

最終的に、Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）が理論的に無視できる場合、特定の条件下でまたは呼吸の一部にＬＳ近似を適用する上述の２ステップ技術は制限を提示する。特に：
１） 患者が回復した後の、麻痺の繰り返し期間プラスＣＭＶは臨床的に実現不可能である。
２） 高いＰＳＶの繰り返し期間は、人工呼吸器の通常の動作を妨げ、そして患者にとって有益ではないかもしれない。
３） 圧支持呼吸中、特に吸気フェーズ中の無視できるＰ_ｍｕｓ（ｔ）の仮定は、議論の余地がある。

本出願は、所定の持続時間を有する気道閉塞圧力操作（Ｐ_０．１）を使用してＲ、Ｃ、およびＰ_ｍｕｓの非侵襲的推定を容易にし、それによって上記で言及した問題およびその他を克服する新しい改善されたシステムおよび方法を提供する。

本主体の技術革新のさらなる利点は、以下の詳細な説明を読んで理解することで当業者によって理解されるであろう。

一実施形態によれば、Ｐ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定する方法は、人工呼吸器に接続された患者の患者吸気開始（patient inspiration onset）を検出すること、第１の所定期間患者の気道を閉塞すること、および気道閉塞中の第１の呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）プロファイルを推定することを含む。方法は、第２の所定期間中に生成される第２のＰ_ｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値を推定すること、第２の所定期間の終了から呼吸の終了まで延びる第３の所定期間中の第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定することを、ならびに第１、第２および、第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって、呼吸全体（an entire breath）にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定することをさらに含む。推定されたＲ値およびＣ値ならびに推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルはディスプレイに出力される。

別の実施形態によれば、Ｐ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定することを容易にするシステムは、患者が接続されている人工呼吸器と、人工呼吸器に接続された患者の患者吸気開始を検出するとともに第１の所定期間患者の気道を閉塞するように構成された１つまたは複数のプロセッサとを有する。１つまたは複数のプロセッサは、気道閉塞中の第１の呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）プロファイルを推定し、第２の所定期間中に生成される第２のＰ_ｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値を推定し、第２の所定期間の終了から呼吸の終了まで延びる第３の所定期間中の第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定するようにさらに構成される。加えて、１つまたは複数のプロセッサは、第１、第２、および第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって呼吸全体にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定し、推定されたＲ値およびＣ値ならびに推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルをディスプレイに出力するように構成される。

別の実施形態によれば、プロセッサは、Ｐ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定するためのコンピュータ実行可能命令を実行するように構成される。命令は、プロセッサが人工呼吸器に接続された患者の患者吸気開始を検出することと、第１の所定期間患者の気道を閉塞することと、気道閉塞中の第１の呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）プロファイルを推定することとを含む。命令はさらに、第２の所定期間中に生成された第２のＰ_ｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値を推定すること、および第２の所定時間の終了から呼吸の終了まで延びる第３の所定期間中の第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定することを含む。加えて、命令は、第１、第２、および第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって呼吸全体にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定することと、推定されたＲおよびＣ値ならびに推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルをディスプレイに出力することとを含む。

図面は、様々な態様を例示する目的のためだけのものであり、限定として解釈されるべきではない。

本明細書に記載された１つまたは複数の態様によるＰ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定するための方法を示すフローチャートである。 図１の方法のステップを要約したグラフを示す。 １つの例示的な呼吸に対する図１の方法からの例示的な結果を示し、推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルは、管内で測定されたゴールドスタンダードＰ_ｍｕｓプロファイルに対して比較されている。 Ｐ_ｍｕｓの多項式モデルが閉塞期間中の気道内圧測定値に当てはめるときの閉塞期間中に導入され得る誤差を示すグラフである。 本明細書に記載された１つまたは複数の態様によるＰ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定することを容易にするシステムを示す。 Ｐ_０．１操作のための自動化ソフトウェアを用いて人工呼吸器に接続された患者の呼吸仕事量（ＷＯＢ）の推定を容易にするシステムを示す。 Ｐ_０．１操作のための自動化ソフトウェアを用いて人工呼吸器に接続された患者の呼吸仕事量（ＷＯＢ）および呼吸力（ＰＯＢ）の推定を容易にするシステムを示し、人工呼吸器は比例補助換気（ＰＡＶ）モードで動作している。

呼吸器系パラメータ（抵抗ＲおよびコンプライアンスＣ）ならびに患者吸気努力（呼吸筋圧Ｐ_ｍｕｓ（ｔ））の推定の必要性は、医学界ではよく知られている。当技術分野における上述の問題を克服するために、本明細書に記載のシステムおよび方法は、同時推定アプローチの固有の困難さを回避するために所定期間（例えば、１５０ミリ秒未満など）を有する気道閉塞圧力操作（Ｐ_０．１）を利用するＲ、Ｃ、およびＰ_ｍｕｓの非侵襲的推定のための代替アプローチに関する。記載された方法は、とりわけ、以下のステップを含む：１）最初のステップでは、ゼロ流量状態が検出されるとすぐに、呼気の終わりに患者の気道が閉塞される；閉塞は、第１の所定期間（例えば、１００ｍｓ）の間維持され、これらの１００ｍｓの間の気道内圧波形は、Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）の多項式モデルの係数を推定するために使用される；２）一旦閉塞が解除されると、推定されたＰ_ｍｕｓ（ｔ）プロファイルは、第２の所定期間（例えば、さらに１００ｍｓ）の間（時間において）延ばされ、気道内圧および流量波形が、標準的な最小二乗法により運動方程式を用いてＲおよびＣを推定するために拡張Ｐ_ｍｕｓプロファイルと共に使用される；３）推定されたＲおよびＣは、標準的な運動方程式に基づいて第３の所定期間にわたって（例えば、呼吸の残りの部分全体にわたって）Ｐ_ｍｕｓプロファイルを再構築するために気道内圧および流量波形と共に使用される。前回の操作中に推定されたＲおよびＣの値を使用して各連続したＰ_０．１操作の間のＰ_ｍｕｓの推定値を算出することができる一方で、Ｐ_０．１操作は可変または固定の速度で（例えば、呼吸のＸ数毎に）断続的に繰り返されることができる。これはまた、呼吸ごとに推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルからのＷＯＢ（または呼吸力（ＰＯＢ））の計算を可能にする。一実施形態では、特許請求の範囲に記載のシステムおよび方法は、リアルタイムの患者監視、換気の最適化、および閉ループ制御のために病院および家庭の人工呼吸器で用いられる。

本明細書に記載されているシステムおよび方法は、従来のアプローチの前述の制限を：食道バルーンを必要としないこと；Ｐ_ｍｕｓの存在を明示的に説明すること；および結果として生じるＲおよびＣ推定値が依然として現在の換気動作条件に関連するように操作中に変更換気モードを必要としないこと；によって克服する。さらに、ＥＩＰとは異なり、Ｐ_０．１操作は、患者の自然な呼吸パターンを変更しない。他の従来のアプローチとは異なり、Ｐ_０．１は、Ｐ_ｍｕｓがゼロ基線値に戻る前に人工呼吸器がオフに変わるときでさえ信頼性がある。

記載されたシステムおよび方法は、機械的換気を受けていて自発的に呼吸することができる患者において、Ｒ、ＣおよびＰ_ｍｕｓの非侵襲的推定を実行することを容易にする。Ｒ、Ｃ、およびＰ_ｍｕｓ推定値は、リアルタイムの患者モニタリング、換気の最適化、および閉ループ制御のために使用されることができる。記載されたシステムおよび方法は、人工呼吸器、麻酔器、または患者監視製品（例えば、遠隔患者監視装置、例えばｅＩＣＵを含む）上で動作するソフトウェアまたはファームウェアの一部として実装されることができる。記載されたシステムおよび方法は、推定されるＲ、ＣおよびＰ_ｍｕｓ値の精度を向上させることによって人工呼吸器機能を向上させる。

図１は、本明細書に記載の１つまたは複数の態様による、Ｐ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定するための方法を示すフローチャートである。この方法は、呼吸ごとに気道内圧および流量測定値からＲ、ＣおよびＰ_ｍｕｓ（ｔ）の非侵襲的推定を実行することを容易にする。１０において、患者回路内に配置された人工呼吸器回路圧力および流量センサから特徴的な圧力プロファイルおよび流量プロファイルを感知することなどによって、患者吸気開始が検出される。１２において、患者の気道は、患者への人工呼吸器気流経路内に配置されたバルブまたはフラップなどの閉塞装置の使用により、そして自動操作のためのソフトウェアの制御下で、第１の所定期間閉塞される。第１の所定期間は、任意の適切な期間（例えば、約１５０ミリ秒未満など）であってよい。本明細書の残りの部分では、１００ｍｓの所定期間が論じられるが、限定的な意味で解釈されるべきではない。１４において、気道閉塞中の初期吸気Ｐ_ｍｕｓプロファイルが推定される。１６において、閉塞期間の後、ＲおよびＣは、第２の所定期間中に生成された拡張Ｐ_ｍｕｓプロファイルに基づいて推定される。第２の所定期間は、任意の適切な期間（例えば、約１５０ミリ秒未満など）であってよく、期間において第１の所定期間に等しい必要はない。１８において、Ｐ_ｍｕｓは、第２の所定期間に続く第３の所定期間中（例えば、呼吸の残りの部分全体にわたって）に収集されたデータを使用して推定される。

１４において気道閉塞中に初期吸気Ｐ_ｍｕｓプロファイルの推定を実行するとき、（１０において）患者の吸気努力が検出されるとすぐ、（１２において）患者の気道は呼気の終了において閉塞される。次いで、閉塞は、例えば１００ｍｓの間維持され、その間に患者は本質的に閉鎖気道に対して吸入しようと試みている。一実施形態では、Ｐ_０．１操作はソフトウェア自動化されている。閉塞中、気道内圧が測定される点と患者の肺との間に気流がないため、圧力における負の振れ（negative deflection）が気道において測定され（Ｐ_ａｗ）、以下のように本質的に患者の呼吸筋によって発生したＰ_ｍｕｓの反映である（ガス減圧は無視できる）：

短い持続時間（例えば、１５０ｍｓ未満）は、患者の自然の呼吸Ｐ_ｍｕｓ出力が、閉塞の適用によって影響されないことを確実にする。したがって、Ｐ_ｍｕｓの多項式モデルを１００ｍｓ閉塞中の気道内圧測定値に当てはめ、標準的な最小二乗（ＬＳ）法によって初期吸気Ｐ_ｍｕｓプロファイルを推定することが可能である。たとえば、２次多項式Ｐ_ｍｕｓモデルが想定されることができ、その未知の係数は次に示すように推定されることができる：

ここで、θは未知パラメータのベクトル［ａ_１ ａ_２ ａ_３］（すなわち、多項式Ｐ_ｍｕｓモデルの係数）であり、Ｙは気道内圧測定値を含むベクトルであり、ｋは１００ｍｓの閉塞中に収集されたサンプルの総数であり、ｔ_１、ｔ_２．．．．ｔ_ｋは気道内圧信号がサンプリングされる時間（すなわち、ｔ_１＝０、ｔ_２＝Ｔ、ｔ_３＝２Ｔ、……ｔ_ｋ＝（ｋ−１）Ｔ、Ｔはサンプル期間である）である。

１６において１００ｍｓの拡張Ｐ_ｍｕｓプロファイルに基づいて閉塞後のＲおよびＣを推定するとき、１００ｍｓの閉塞期間の後、気道は解放され、空気が患者自身のＰ_ｍｕｓ駆動と人工呼吸器の寄与とによって確立された圧力勾配の下で肺に流れる。そのような条件では、根本的なＬＳ問題が未決定であるため、単純な運動方程式に基づいて流量および圧力測定値からＲ、ＣおよびＰ_ｍｕｓを同時に推定することは困難であり得る。しかし、非常に短い期間（例えば、１００ｍｓ）の間、Ｐ_ｍｕｓのプロファイルは、前の１００ｍｓの閉塞期間中に推定されたプロファイルと比較して変化しないままであると仮定することは合理的である。したがって、以前に推定された多項式係数に基づいてＰ_ｍｕｓプロファイルを拡張し、この追加の１００ｍｓの閉塞後期間中にＰ_ｍｕｓの推定値を以下のように獲得することが可能である：

拡張Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）プロファイルは、以下のようにＬＳ法により運動方程式を使用してＲおよびＣを推定するために気道内圧および流量波形と一緒に使用することができる：

ここで、Ｐ_ａｗ（ｔ）は気道開口部で測定された圧力であり、
（外２）

は（この場合も同様に気道開口部で測定された）患者の呼吸器系に出入りする空気の流量であり、Ｖ（ｔ）は患者に供給される空気の正味体積（流量信号を経時的に積分することによって測定される）であり、Ｅはエラスタンス（コンプライアンスＣの逆数）であり、Ｐ_０は呼気終了時の圧力を説明するための定数項（方程式のバランスをとるために必要とされるが、それ自体は興味深いものではない）であり、
（外３）

は未知パラメータのベクトル［Ｒ Ｅ Ｐ_０］であり、Ｋは１００ｍｓ閉塞後期間中に収集されたサンプル数であり、そしてｔ_ｋ＋１、ｔ_ｋ＋２．．．．ｔ_ｋ＋Ｋ）は、気道内圧および流量信号がサンプリングされる（１００ｍｓ閉塞後期間内の）時間である。

１８において呼吸の残りの部分にわたってＰ_ｍｕｓを推定するとき、前のステップの間に計算されたＲおよびＣの値は、以下のように標準的な運動方程式に基づいて呼吸の残りの部分にわたってＰ_ｍｕｓの推定値を計算するために気道内圧および流量波形と共に使用される：

ここで、ｔ_ｅｎｄは最後に利用可能な時間サンプル（呼吸終了時の時間）である。

本明細書で説明したシステムおよび方法は特定の実施形態に関して説明されているが、前記システムおよび方法は開示された実施形態および実施例に限定されないことを理解されるべきである。それとは反対に、説明されたシステムおよび方法は、説明されたアルゴリズムの精神および範囲内に含まれる様々な修正および均等な構成を網羅することを意図している。例えば、図１のステップ１４（閉塞期間）で使用される多項式Ｐ_ｍｕｓモデルの次数は、２とは異なり得る。例えば、一次多項式モデル（すなわち、直線）もまた使用され得る。

別の実施形態では、ステップ１６の期間（閉塞後期間）は１００ミリ秒であることに限定されない。ステップ１４からステップ１６までの変更されていないＰ_ｍｕｓプロファイルの仮定が可能な限り有効であるためには、短い期間が有用である。実際、気道閉塞の解放後に人工呼吸器によって提供される加圧の開始は、機械的反射（例えば、ヘリング・ブロイエル反射）により患者自身のＰ_ｍｕｓ駆動の変化を引き起こすことができる。しかし、そのような反射の活性化およびＰ_ｍｕｓに対するそれらの効果の発現は、１００ｍｓより長い時間スケールで起こり得る。一方、ステップ１６の短すぎる期間は、測定において、ＬＳ手順を損なうとともに偏ったＲおよびＣ推定値につながる可能性がある雑音を誘発し得る。

最終推定Ｐ_ｍｕｓプロファイルは、必ずしもステップ１４、１６、および１８の間にそれぞれ得られた３つのＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって構築される必要はない。一実施形態によれば、ステップ１６からのＲおよび本質的にＣの逆数であるＥの値は、以下に従って呼吸全体にわたる推定Ｐ_ｍｕｓプロファイルを計算するために使用される：

図２は、図１の方法のステップ１４、１６、および１８を要約するグラフ３０を示す。本明細書に記載の推定アルゴリズムの例示的な結果は、肺の体外液圧モデル（in-vitro hydraulic model）を使用して生成されている。体外モデルは、その中に弾性バルーンが配置された剛体管（rigid vessel）から構成されていた。バルーンは特定のエラスタンス値によって特徴付けられ、その挙動は圧力値の特定範囲内で線形として近似された。システムは線形抵抗器を介して人工呼吸器（例えばEsprit、Philips-Respironics）に接続された。管内且つバルーンの外部の圧力は、自動バキュームおよび圧縮空気システムによって人工的に制御された。したがって、特定の公称Ｐ_ｍｕｓプロファイルがバルーンの外部に生成されることができる。次に人工呼吸器が圧力制御モードで動作され（他の適切なモードを選択できることに留意されたい）、Ｐ_０．１操作が人工呼吸器に組み込まれた自動ソフトウェアによって実行された。圧力および流量の測定値は、人工呼吸器と体外肺モデルとの間のＹ接続部に配置された専用のセンサによって収集された。

図３は、１つの例示的な呼吸に対する図１の方法からの例示的な結果４０を示しており、推定Ｐ_ｍｕｓプロファイルは管内で測定されたゴールドスタンダード（gold-standard）Ｐ_ｍｕｓ波形に対して比較されている。ある程度の誤差が見られるが、２つの波形の間の一致レベルはこの例では許容範囲内である（ＲＭＳＥ＝０．７２９７）。さらに、アルゴリズムによって提供されるＲおよびＥ推定値（
（外４）

＝２４．８５、
（外５）

＝５６．８４）は、ゴールドスタンダードＰ_ｍｕｓ波形を使用してＬＳによって計算された対応するゴールドスタンダード値（Ｒ_ｇｓ＝２２．３５、Ｅ_ｇｓ＝５４．１１）に非常に近い。

Ｐ_ｍｕｓ、ＲおよびＥ推定値と対応するゴールドスタンダード値との間の小さな誤差は、部分的には、閉塞中のゼロでない流量の存在に起因し得る（図３の破線の矢印を参照）。このゼロでない流量は、本質的に、吸気弁と呼気弁の両方が閉じているときにシステム内に含まれる空気の減圧に起因する。実際、閉塞中のがゼロでない流量のために、式（１）はもはや有効ではない：

したがって、閉塞期間中にＰ_ｍｕｓの多項式モデルが気道内圧測定値に当てはめられるとき、誤差が図４のグラフ５０に示すように導入される可能性がある。この誤差は、管回路の長さを減らすこと、したがって、閉塞中のゼロでない流量の大きさを減少させることによって軽減されることができる。

図５は、本明細書に記載の１つまたは複数の態様による、Ｐ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定することを容易にするシステム６０を示す。図５の実施形態によれば、患者６２は、患者回路内の特徴的な圧力プロファイルおよび流量プロファイルをそれぞれ感知する患者回路内の１つまたは複数の圧力センサ６３および１つまたは複数の流量センサ６５を有する人工呼吸器６４に接続されている。人工呼吸器は、自動的にＰ_０．１操作を実行するように構成されたソフトウェアおよび／またはハードウェアを備えている。気道内圧と流量信号はリアルタイムで測定される；例えば、体積は流量信号の数値積分によって計算することができる。システムはさらに、気道が閉塞された（例えば、患者の吸気活動の開始時における）瞬間から呼気が完了する瞬間までの現在の呼吸を分離するために使用される呼吸セグメンテーションアルゴリズムまたはモジュール６８を含む推定モジュール６６を含む。そうするために、人工呼吸器からの特定のフラグ（例えば、吸気の開始（ＳＯＩ）、呼気の開始（ＳＯＥ）など）が使用される。これらのフラグは、吸気バルブと呼気バルブの開閉のタイムスタンプを含む。呼吸セグメンテーションアルゴリズムはまた、現在の呼吸からの空気流量および圧力データを図２で識別された３つの領域：例えば、１）１００ｍｓ閉塞領域；２）１００ｍｓ閉塞後領域；３）呼吸の残りの部分；に関連する３つの異なるサブセットに分割する。３つのセグメント化された呼吸領域からの流量および圧力データは、Ｐ_ｍｕｓプロファイル推定ルーチンまたはモジュール７０、ＲおよびＣ推定ルーチンまたはモジュール７２、ならびに呼吸の残りの部分にわたってＰ_ｍｕｓを推定するためのＰ_ｍｕｓ呼吸の残り（ＲＯＢ）ルーチンまたはモジュール７４を含む、３つの推定ルーチンまたはモジュールへの入力として提供される。各ルーチンは、図１の前述の３つの推定ステップ１４、１６、１８のうちの１つを順次実行する。３つのステップが実行されると、各ステップ１４、１６、および１８の間に計算された３つのＰ_ｍｕｓ（ｔ）プロファイルを連結することによって、呼吸全体にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）の推定値が計算されることができる。最終的に、アルゴリズムによって推定されたＲ、ＣおよびＰ_ｍｕｓ（ｔ）が出力として提供される。これらは人工呼吸器の画面に、または別の患者モニタに直接表示されることができる。

図５の実施形態に示されている推定アルゴリズム６６は、人工呼吸器プロセッサ上または別個の患者モニタ上で実行することができる。加えて、推定アルゴリズム６６は、呼吸ごとに連続的に実行することができ、Ｐ_０．１操作は、呼吸ごとに実行されることができる。これは、推定されたＲおよびＣの呼吸ごとの更新ならびに、ある呼吸から次の呼吸への患者の換気力学の潜在的な変化の追跡を可能にする。代替的には、最新のＲおよびＣ推定手順からの値が、次の後続の呼吸にわたって有効であると仮定され且つ新たなＰ_０．１操作が実行されるまで、（式２のような）運動方程式に基づいてＰ_ｍｕｓ（ｔ）の推定値を計算するために使用されている間に、Ｐ_０．１操作は断続的に（例えば、呼吸のＸ数毎に、ここでＸは整数である）実行されることができる。

システムはさらに、本明細書に記載の様々な機能および／または方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサ７６、およびそれを記憶するメモリ７８を含む。メモリ７８は、ディスク、ハードドライブなどの制御プログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であり得る。一般的な形態のコンピュータ可読媒体は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、または任意の他の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、または任意の他の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、それらの変形、他のメモリチップまたはカートリッジ、あるいはプロセッサ７６がそこから読み出して実行することができる他の任意の有形の媒体を含む。これに関連して、説明したシステムは、１つまたは複数の汎用コンピュータ、専用コンピュータ（複数可）、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラおよび周辺集積回路要素、ＡＳＩＣまたは他の集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、個別素子回路などのハードワイヤード電子回路または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、またはＰＡＬなどのプログラマブル論理デバイスとしてあるいはそれらの上で実装され得る。

図６は、１つまたは複数の圧力センサ６３および１つまたは複数の流量センサ６５を有し、Ｐ_０．１操作用の自動化ソフトウェアを備えた人工呼吸器６４に接続された患者６２の呼吸仕事量（ＷＯＢ）の推定を容易にするシステム９０を示す。推定アルゴリズム６６からのＰ_ｍｕｓ出力は、現在の呼吸の吸気フェーズにわたってＰ_ｍｕｓ（ｔ）と
（外６）

との間の積を積分することによって呼吸仕事量（ＷＯＢ）の推定値を計算するために、ＷＯＢ推定ステップ９２において使用される。計算されたＷＯＢから、１分間にわたるＷＯＢを合計することによって呼吸力（ＰＯＢ）も獲得することができる。推定されたＷＯＢ／ＰＯＢは、最終的には人工呼吸器スクリーン上に表示される、または閉ループコントローラへの入力として人工呼吸器によって内部的に使用されることができる。システムはさらに、図６の様々なモジュール、アルゴリズム、ルーチンなどを実行するためのコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサ７６、およびそのコンピュータ実行可能命令を記憶するメモリ７８を含む。

図７は、Ｐ_０．１操作用の自動化ソフトウェアを備えた人工呼吸器６４に接続された患者６２において呼吸仕事量（ＷＯＢ）および呼吸力（ＰＯＢ）の推定を容易にするシステム１００を示し、人工呼吸器は比例補助換気（ＰＡＶ）モードで動作している。人工呼吸器は、患者回路内の特徴的な圧力プロファイルおよび流量プロファイルをそれぞれ感知する１つまたは複数の圧力センサ６３および１つまたは複数の流量センサ６５を患者回路内にさらに有する。アルゴリズム６６によって推定されたＲおよびＣ値は、Ｐ_ｍｕｓに比例する所望の気道内圧信号を計算し、ＰＡＶモードで人工呼吸器を駆動するために使用することができる。システムはさらに、図６の様々なモジュール、アルゴリズム、ルーチンなどを実行するためのコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサ７６、およびそのコンピュータ実行可能命令を記憶するメモリ７８を含む。

本技術革新がいくつかの実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読んで理解すると、修正および変更が他の人に思いつく可能性がある。本技術革新は、添付の特許請求の範囲またはその均等物の範囲内にある限り、全てのそのような修正および変更を含むと解釈されることが意図されている。

Claims (20)

1. 人工呼吸器に接続された患者のためにＰ_０．１操作を使用して呼吸筋圧および換気力学を推定する方法であって：
   患者吸気開始を検出するステップと；
   前記の検出するステップに応答して、第１の所定期間前記人工呼吸器と前記患者との間で気道を閉塞するステップと；
   前記の気道閉塞中の第１の呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）プロファイルを推定するステップと；
   第２の所定期間中に生成される第２のＰ_ｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値を推定するステップと；
   前記第２の所定期間の終了から吸気の終了まで延びる第３の所定期間中の第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定するステップと；
   前記第１、前記第２および前記第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって、呼吸全体にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定するステップと；
   前記の推定されたＲ値およびＣ値ならびに前記の推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルをディスプレイに出力するステップと；を含む、
   方法。
2. 前記気道閉塞中の前記第１のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定する前記ステップは、Ｐ_ｍｕｓの第１の多項式モデルを前記気道閉塞中の気道内圧測定値に当てはめるステップと、最小二乗（ＬＳ）法によって前記第１のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定するステップとを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記気道閉塞中に前記第２のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定する前記ステップは、前記Ｐ_ｍｕｓの第１の多項式モデルを時間において拡張するステップを含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記第１および前記第２の所定期間は、持続時間が約１５０ｍｓ未満である、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記第１および前記第２の所定期間は、持続時間が約１００ｍｓである、
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 現在の呼吸の吸気フェーズにわたって前記Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）と
   （外７）
   

   

   との間の積を積分することによって呼吸仕事量（ＷＯＢ）を推定するステップをさらに含む、
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記人工呼吸器は、比例補助換気（ＰＡＶ）モードで動作し、
   前記人工呼吸器を前記ＰＡＶモードで駆動するために前記Ｐ_ｍｕｓに比例する所望の気道内圧信号を計算するステップをさらに含む、
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
8. 請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法を実行するためのコンピュータ可読命令を記憶したプロセッサまたはコンピュータ可読媒体。
9. Ｐ_０．１操作を使用して患者の呼吸筋圧および換気力学を推定することを容易にするシステムであって：
   圧力センサおよび流量センサを有する人工呼吸器と；
   １つまたは複数のプロセッサであって、前記人工呼吸器と通信し：
   前記人工呼吸器に接続された患者の患者吸気開始を検出し；
   前記の検出に応答して第１の所定期間前記患者の気道を自動的に閉塞し；
   前記の気道閉塞中の第１の呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）プロファイルを推定し；
   第２の所定期間中に生成される第２のＰ_ｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値を推定し；
   前記第２の所定期間の終了から吸気の終了まで延びる第３の所定期間中の第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定し；
   前記第１、前記第２および前記第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって呼吸全体にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定し；
   前記の推定されたＲ値およびＣ値ならびに前記の推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルをディスプレイに出力する；ように構成される、
   １つまたは複数のプロセッサと；を有する、
   システム。
10. 前記１つまたは複数のプロセッサは、Ｐ_ｍｕｓの多項式モデルを前記気道閉塞中の気道内圧測定値に当てはめることによって前記気道閉塞中の前記第１のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定し、最小二乗（ＬＳ）法によって前記の初期吸気Ｐ_ｍｕｓプロファイルを推定するようにさらに構成される、
    請求項９に記載のシステム。
11. 前記第１および前記第２の所定期間は、持続時間が約１５０ｍｓ未満である、
    請求項９又は１０に記載のシステム。
12. 前記第１および前記第２の所定期間は、持続時間が約１００ｍｓである、
    請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のシステム。
13. 前記１つまたは複数のプロセッサは、現在の呼吸の吸気フェーズにわたって前記Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）と
    （外８）
    

    

    との間の積を積分することによって呼吸仕事量（ＷＯＢ）を推定するようにさらに構成される、
    請求項９乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
14. 前記人工呼吸器は、比例補助換気（ＰＡＶ）モードで動作している、
    請求項９乃至１３のいずれか１項に記載のシステム。
15. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記人工呼吸器を前記ＰＡＶモードで駆動するために前記Ｐ_ｍｕｓに比例する所望の気道内圧信号を計算するようにさらに構成される、
    請求項１４に記載のシステム。
16. Ｐ_０．１操作を使用して人工呼吸器に接続された患者の呼吸筋圧および換気力学を推定するためのコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されたプロセッサであって、前記命令は：
    患者吸気開始を検出するステップと；
    前記の検出するステップに応答して第１の所定期間前記患者の気道を自動的に閉塞するステップと；
    前記の気道閉塞中の第１の呼吸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）プロファイルを推定するステップと；
    第２の所定期間中に生成される第２のＰ_ｍｕｓプロファイルならびに抵抗（Ｒ）値およびコンプライアンス（Ｃ）値を推定するステップと；
    前記第２の所定期間の終了から吸気の終了まで延びる第３の所定期間中の第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定するステップと；
    前記第１、前記第２および前記第３のＰ_ｍｕｓプロファイルを連結することによって、呼吸全体にわたるＰ_ｍｕｓ（ｔ）を推定するステップと；
    前記の推定されたＲ値およびＣ値ならびに前記の推定されたＰ_ｍｕｓプロファイルをディスプレイに出力するステップと；を含む、
    プロセッサ。
17. 前記気道閉塞中の前記第１のＰ_ｍｕｓプロファイルを推定する前記ステップは、Ｐ_ｍｕｓの多項式モデルを前記気道閉塞中の気道内圧測定値に当てはめるステップと、最小二乗（ＬＳ）法によって前記初期吸気Ｐ_ｍｕｓプロファイルを推定するステップとを含む、
    請求項１６に記載のプロセッサ。
18. 前記第１および前記第２の所定期間は、持続時間が約５０ｍｓ超且つ約１５０ｍｓ未満である、
    請求項１６又は１７に記載のプロセッサ。
19. 前記命令は、現在の呼吸の吸気フェーズにわたって前記Ｐ_ｍｕｓ（ｔ）と
    （外９）
    

    

    との間の積を積分することによって呼吸仕事量（ＷＯＢ）を推定するステップをさらに含む、
    請求項１６乃至１８のいずれか１項に記載のプロセッサ。
20. 前記命令は、前記人工呼吸器が比例補助換気（ＰＡＶ）モードで動作しているときに前記人工呼吸器を前記ＰＡＶモードで駆動するために前記Ｐ_ｍｕｓに比例する所望の気道内圧信号を計算するステップをさらに含む、
    請求項１６乃至１９のいずれか１項に記載のプロセッサ。

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