JP6195897B2 - 呼吸能力のリアルタイム評価及び閉ループフィードバック制御のシステム及び可読記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、呼吸能力のリアルタイム評価及び閉ループコントローラのシステム及び方法に関する。

ヘルスケアの分野では、機械的な人工呼吸器は、呼吸に用いられる空気を肺の内外に機械的に移動させるように設計された装置であり、それによって、物理的に呼吸できない又は十分に呼吸できないような患者に呼吸メカニズムを提供する。人工呼吸器は、主に、集中治療医療、在宅医療、及び救急医療（例えば、スタンドアロンユニット）に及び麻酔（例えば、麻酔装置の構成要素）に使用されている。

毎日のように、３５,０００人の患者が、米国で人工呼吸器を用いており、世界では、１０万人の患者が、人工呼吸器を用いている。これらの患者の殆ど全ては、人工呼吸器が存在しなければ、死んでしまう。人工呼吸器を用いるこれら患者のおよそ７〜１０％は、システム設定によるエラー及び患者の肺機能の評価での不正確性に起因して、呼吸器システムによる合併症を経験する。従って、特定の期間において特定の患者に効果的な人工呼吸を提供するために、種々の人工呼吸器の設定の適切な値を選択することは、医療スタッフにとって一般的に困難な作業となっている。人工呼吸器の設定は、一回換気量の値、呼吸数、圧力測定値等に関係する。

例示的な実施形態は、呼吸基準値を取り込むステップと、人工呼吸器を介して被験体の呼吸値を評価するステップと、呼吸基準値と被験体の呼吸値との間の差分を同定するステップと、同定された差分に基づいて、設定調整値を生成して人工呼吸器の設定を調整するステップとを含む、方法を対象としている。

さらに例示的な実施形態は、呼吸基準値を取り込むためのデータ取込みコンポーネントと、人工呼吸器を介して被験体の呼吸値を評価するとともに、呼吸基準値と被験体の呼吸値との間の差分を同定し、そして同定した差分に基づいて設定調整値を生成して人工呼吸器の設定を調整するように構成された処理コンポーネントとを有するシステムを対象としている。

さらに例示的な実施形態は、プロセッサにより実行可能な命令セットを含むような非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を対象としている。命令セットは、呼吸基準値を取り込むこと、人工呼吸器を介して被験体の呼吸値を評価すること、呼吸基準値と被験体の呼吸値との間の差分を同定すること、同定された差分に基づいて、設定調整値を生成して人工呼吸器の設定を調整するように、少なくとも動作可能である。

本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、人工呼吸器を用いる患者の呼吸努力を評価するととともに、適切な設定値を提供するための例示的な閉ループシステムを示す図である。 本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、人工呼吸器を用いる患者の呼吸努力を評価するとともに、適切な設定値を提供するための例示的な方法を示す図である。 本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の気道抵抗（Ｒ）と肺のコンプライアンス（Ｃ）とのリアルタイム推定値の例示的なグラフを示す。 本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の気道抵抗（Ｒ）と肺のコンプライアンス（Ｃ）とのリアルタイム推定値の例示的なグラフを示す。 本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の気道抵抗（Ｒ）と肺のコンプライアンス（Ｃ）とのリアルタイム推定値の例示的なグラフを示す。 本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の気道抵抗（Ｒ）と肺のコンプライアンス（Ｃ）とのリアルタイム推定値の例示的なグラフを示す。 図４ａ〜図４ｄは、本明細書で説明する実施形態に従った、肺の試験中の胸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）と呼吸能力値（ＰｏＢ）とのリアルタイム推定値の例示的なグラフを示す。 図５ａ〜図５ｄは、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の高速（例えば、２秒未満）のリアルタイム推定の抵抗（Ｒ）値及びコンプライアンス（Ｃ）値の例示的なグラフを示す。 本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、ＰｏＢコントローラによるリアルタイム性能の典型的なグラフを示す。 例示的な実施形態に従った、システムの概略図を示す。

例示的な実施形態は、以下の例示的な実施形態の説明及び関連する添付図面を参照してさらに理解することができ、ここで、同様の要素は、同じ参照番号が付される。例示的な実施形態は、人工呼吸器を用いる患者の呼吸能力（ＰｏＢ）を評価するシステム及び方法に関する。患者のＰｏＢは、肺の質や、肺の強さ等の任意数の変数に依存するが、これらの変数に限定されるものではない。さらに、例示的なシステム及び方法は、システム設定及び設定値等の人工呼吸器システムのサポート情報を提供する。

具体的には、例示的なシステム及び方法は、人工呼吸器を用いる患者がどの程度の呼吸努力を行っているかを自動的に且つ非侵襲的に評価するために、閉ループフィードバック制御システムを利用する。この呼吸努力の評価によって、人工呼吸器システムについての適切な設定値がユーザ（例えば、医師、介護提供者、病院スタッフ等）に与えられ、人工呼吸器の機能の選択だけでなくこれら機能の任意の調整の決定に使われる。あるいはまた、本明細書で説明する例示的なシステム及び方法は、ユーザの医療介入無しに、これらの機能の選択及び調整を自動的に行うこともできる。

以下に、より詳細に説明するように、これらの例示的なシステム及び方法は、圧力及び体積等の患者の肺の変数を決定するための閉ループ制御システムに従った最適化アルゴリズムを使用する。これらの決定された変数に基づいて、システム及び方法は、人工呼吸器の設定を調整して、所望の呼吸レベルを達成する。さらに、システム及び方法によって実行された評価によって、ユーザが、人工呼吸器の離脱（weaning）（例えば、人工呼吸器システムでの患者の依存性の低下）の候補を容易に同定することを可能にする。

図１には、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、人工呼吸器を用いる患者の呼吸努力を評価するとともに、適切な設定値を提供するための例示的な閉ループシステム１００が示されている。システム１００の構造は、コントローラ１１０、人工呼吸器１２０、患者１３０、肺の回路モデル１５０、及び最適化ツール１７０を含む。図１は、１３０によって「肺試験装置」を示しているが、この構成要素は、医療行為中に患者に取り付けられてもよいし、或いはシステム１００の較正のために患者から取り外されてもよいことに留意されたい。換言すると、肺試験装置１３０は、システム１００の性能試験中及び較正中に患者の肺として機能することができる。明瞭にするために、図１の肺試験装置は、患者１３０と呼んでもよい。従って、システム１００は、患者１３０の肺の強さ及び肺の質の非侵襲的な評価を可能にする一方、人工呼吸器１２０を調整するための対応するサポート情報を提供する。

例えば、例示的なコントローラ１１０は、比例積分コントローラであってもよい。しかしながら、コントローラ１１０は、トラッキング及び外乱除去について良好な安定マージンを含む任意のコントローラであってもよい。コントローラ１１０及び人工呼吸器１２０は、システム１００内では別個の構成要素として示されているが、これらの構成要素は、単一の構成要素に統合してもよい。

図１の例示的なフィードバック制御システム１００は、所望の呼吸能力について基準値（ＰｏＢ_ｒｅｆ）を設定するような医師１９０を示している。具体的には、医師１９０によって設定されたＰｏＢ_ｒｅｆ値を、コントローラ１１０に入力することができる。コントローラ１１０は、人工呼吸器１２０の設定を調整し、それによって、人工呼吸器の値（Ｑ_ｖｅｎｔ）による気流を調整する。人工呼吸器の値（Ｑ_ｖｅｎｔ）が、患者１３０に届いたときに、患者１３０は、肺の気流の値（Ｑ_Ｌ）及びＹ字箇所での圧力の値（Ｐ_Ｙ）１４０を提供することによって応答する。Ｐ_Ｙ１４０値は、次に肺の回路モデル１５０に供給され、ここで、モデル１５０は、次に、モデル１５０（Ｑ_{ｍｏｄｅｌ}）よって計算された気流を提供する。

回路モデル１５０は、液圧式ＲＣ回路等のシンプルな数学的モデルであり、肺の気道抵抗（Ｒ）及び肺のコンプライアンス（Ｃ）に基づいて、リアルタイムで患者１３０の肺をエミュレートする。具体的には、モデル１５０は、このモデル１５０の抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）の値が、患者１３０のこれら抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）に対応するときはいつでもは、患者の肺を正確にエミュレートする。

患者の抵抗（Ｒ）値及びコンプライアンス（Ｃ）値をリアルタイムで取得するために、例示的なシステム１００は、最適化ツール１７０の最適化アルゴリズムを利用する。例えば、Ｑ_{ｍｏｄｅｌ}値とＱ_Ｌ値とが等しくない（例えば、モデル１５０が、患者１３０をエミュレートしない）場合に、次に、この誤差(error difference)が、最適化ツール１７０の最適化アルゴリズムに供給される。従って、最適化ツール１７０は、この誤差が最小となるように、目的関数１６０の点としてこの誤差を使用することができる。最適化ツール１７０によって目的関数１６０を時間内に構築することは、「自由勾配最適化(gradient-free optimization)」と呼ばれる。最適化のためのこの特定技術は、最適化ツール１７０によって使用されるアルゴリズムの単なる一例である。任意数のパラメータ推定アルゴリズムは、適切な結果をリアルタイムで提供するために実装することもできる。

最適化ツール１７０によって実行された特定のアルゴリズムに拘わらず、最適化ツール１７０の出力値は、抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）の新たな値のセットである。これらの新しい抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）の値は、次にモデル１５０に供給され、こうしてモデル１５０は、それに応じて更新される。抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）の値を使用して、モデル１５０は、胸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）を推定する。例えば、モデル１５０は、以下の式に基づいて、Ｐ_ｍｕｓについて解くことができる：
Ｐ_ｍｕｓ＝Ｑ_Ｌ・Ｒ＋Ｖ_Ｌ／Ｃ−Ｐ_Ｙ
一旦、Ｐ_ｍｕｓが推定されると、ＰｏＢが、１８０で計算され、コントローラ１１０に再び提供される。例えば、ＰｏＢは、以下の式を使用して計算することができる：
ＰｏＢ＝∫（Ｐ_ｍｕｓ・Ｑ_Ｌｄｔ）
コントローラ１１０において、ＰｏＢの値１８０は、次に、医師１９０によって設定された基準値（ＰｏＢ_ｒｅｆ）と比較される。従って、この比較から決定された誤差が、適切な調整のための設定情報を人工呼吸器１２０に提供される。人工呼吸器１２０に対して行われる調整は、コントローラ１１０によって（例えば、ユーザの医療介入無しに）自動的に実行され、又は代わりに、コントローラ１１０は、人工呼吸器１２０での手動選択値の調整命令をユーザに提供することができる。

上述したように、例示的なシステム１００によって、ユーザ（例えば、医師１９０）がより高い戦略的なレベルで取り組むことを可能にし、人工呼吸器１２０の「パイプやノブ」で悩まされる必要を排除する。医師１９０によって行われる戦略的な決定の一例は、患者１３０が、１０Ｊ／分（例えば、毎分当たりの胸筋肉の作業量ジュール）よりも多く呼吸をする必要がないようにすることである。医師１９０によるこの高いレベルの設定値を使用して、例示的なシステム１００は、医師が人工呼吸器１２０を調整する又は制御することを必要とせずに、１０Ｊ／分で呼吸するように患者を自動的に案内するタスクを達成する。上述したように、システム１００の別の実施形態によって、コントローラ１１０が適切な人工呼吸器の設定命令を医師１９０に提供するような「ループを形成する」ことが可能になる。従って、医師１９０は、次に、コントローラ１１０によって提供された設定値の決定（例えば、ノブの設定）を受け入れる又は拒否するかどうかを最終的に決定することができる。

図２には、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、人工呼吸器を用いる患者１３０の呼吸努力を評価するとともに、適切な設定値を提供するための例示的な方法２００が示されている。方法２００は、システム１００を参照して議論しており、且つ図１に示されるシステム１００の構成要素に関連することを留意されたい。

上記で詳細に説明したように、システム１００は、ユーザ（例えば、医師、病院スタッフ等）が、患者１３０のＰｏＢを評価するとともに、人工呼吸器１２０の動作を調整するように示唆することを可能にする。
例示的な実施形態の１つによれば、この方法２００は、麻酔装置又はモニタ（例えば、フィリップスＡＬＰＳプラットフォーム又はフィリップスＮＭ３プラットフォーム）等の既存のサービス装置に組み込まれた増設式の構成要素によって実行してもよい。あるいはまた、本方法２００は、（例えば、集中治療室（ＩＣＵ）、緊急治療室（ＥＲ）、手術室（ＯＲ）等の）病院内のスタンドアロン型人工呼吸器によって実行してもよい。

ステップ２０５において、システム１００は、ユーザ（例えば、医師１９０）からＰｏＢ基準値を受け取る。例示的なシステム１００は、ＰｏＢ基準値のソースとして医師１９０を説明しているが、この情報は、（例えば、他のスタッフ経由で）手動で又は（例えば、臨床決定支援（ＣＤＳ）システム経由で）自動的に、任意のソースから取得してもよい。
ステップ２１０において、システム１００は、被験体の肺の出力値を判定する。これらの出力値は、圧力値Ｐ_Ｙ１４０及び被験体からの気流値Ｑ_Ｌを含む。上述したように、被検体は、医療介護される患者１３０又はシステム１００を較正するために使用される肺試験装置のいずれかである。

ステップ２１５において、システム１００は、モデル１５０を用いて被験体の肺をエミュレートする。具体的には、モデル１５０は、被験体の圧力値Ｐ_Ｙ１４０を入力として受け取り、この値に基づいて肺をエミュレートする。上述したように、モデル１５０は、リアルタイムで肺をエミュレートするために使用される数学的な液圧式ＲＣ回路であってもよい。
ステップ２２０において、システム１００は、モデル１５０が肺をエミュレートする際に、モデル１５０からモデル出力値を測定する。これらの出力値は、モデル１５０からの気流値Ｑ_{ｍｏｄｅｌ}を含む。

ステップ２２５において、システム１００は、被験体の気流値Ｑ_Ｌをモデル１５０の気流値Ｑ_{ｍｏｄｅｌ}と比較する。値が一致した場合に、方法２００は、ステップ２３５に進む。しかしながら、値が一致しない場合に、方法２００は、最適化のためにステップ２３０に進む。
ステップ２３０において、システム１００の最適化ツール１７０は、被験体の気流値Ｑ_Ｌとモデル１５０の気流値Ｑ_{ｍｏｄｅｌ}との間の差分を受け取り、この差分を最小にするために目的関数１６０の点としてこの差分を使用する。最適化アルゴリズムを使用して、最適化ツール１７０は、モデル１５０の気道抵抗Ｒ及びモデル１５０の肺コンプライアンスＣについての新しい値を設定する。これらの新しい値はモデル１５０を更新するために使用され、方法２００は、被験体をエミュレートするためにステップ２１５に戻る。

ステップ２３５において、システム１００は、一致するモデル出力値に基づいて、被験体の胸部の筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）を計算する。上述したように、システム１００は、抵抗（Ｒ）値及びコンプライアンス（Ｃ）値を使用してＰ_ｍｕｓについて解くためにＰ_ｍｕｓモデル式を利用することができる。これらの式中の変数のいずれも、時間の経過とともに変化することに留意されたい。

ステップ２４０において、システム１００は、ステップ２３５で計算したＰ_ｍｕｓに基づいて、被験体のＰｏＢを推定する。上述したように、システム１００は、Ｐ_ｍｕｓ及びＱ_Ｌ値を使用して被験体のＰｏＢについて解くためにＰｏＢ式１８０を利用することができる。
ステップ２４５において、システム１００は、被験体のＰｏＢを基準ＰｏＢと比較する。ＰｏＢ値が一致した場合に、次に、システム１００は、医師１９０によって所望された呼吸圧力及び機能を実現する。しかしながら、ＰｏＢ値が一致しない場合に、方法２００は、最適化のためにステップ２５０に進む。

ステップ２５０では、システム１００は、人工呼吸器１２０の設定調整を決定する。これらの調整は、一回換気量、呼吸数、圧力測定値、気流等の設定を変更することを含んでもよい。さらに、設定に対する任意の調整は、人工呼吸器１２０の動作モードに対する変更を含んでもよい。当業者は、これら各種モードが、容量制御された連続的強制人工呼吸器、容量制御された断続的強制人工呼吸器、圧力制御された連続的強制人工呼吸器、圧力制御された断続的強制人工呼吸器、連続自発的人工呼吸器、高周波数人工呼吸器システム等の任意数の送達の概念で提供されることを理解するであろうが、これらの人口呼吸器に限定されるものではない。

ステップ２５５において、システム１００は、ステップ２５０で決定された調整値に従って、人工呼吸器１２０の設定を調整する。上述したように、人工呼吸器１２０の動作で実行される調整は、システム１００によって自動的に実行されるか、又はユーザによってシステム１００により指示されたように実行するかのいずれかである。一旦、人工呼吸器１２０の設定が（自動で又は手動で）調整されると、システム１００は、医師１９０によって所望される呼吸圧力及び機能を実現する。

上述した例示的な方法２００は、システム１００及びシステム１００の関連する構成要素によって実行可能な任意数のステップの単なる一例である。従って、システム１００は、例示的な方法２００に記載されるステップに限定されるものではなく、追加のステップ、又はステップ２１０〜２５５より少ないステップや、任意のサブステップを、任意の順序で実行することができる。

図３ａ〜図３ｄには、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の気道抵抗（Ｒ）とこの肺のコンプライアンス（Ｃ）とのリアルタイム推定値についての例示的なグラフ３００が示されている。図３ａは、時間の経過とともに、モデル１５０（Ｑ_{ｍｏｄｅｌ}）によって計算された気流が、どのように、患者の肺の気流（Ｑ_Ｌ）を非常によく近似するかを示している。図３ｂは、上側部分の２つの信号の間の誤差を示す。また、図３ｃ及び図３ｄは、それぞれ、抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）値を表す。抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）の両方の値が、推測(priori)が肺の試験装置を介してそれらの値を設定する際に正確な値に収束することができる。従って、最適化アルゴリズムは、これら２つの設定値を必要としない。

図４ａ〜図４ｄには、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、肺の試験中の胸筋圧（Ｐ_ｍｕｓ）と呼吸能力値（ＰｏＢ）とのリアルタイム推定値の例示的なグラフ４００が示されている。図４ａは、Ｙ字箇所における圧力を時間の関数、Ｐ_Ｙ（t）として示している。図４ｂは、推定された気流出力値（実線）と実際の出力値（破線）とを示しており、ここでリアルタイムでの近似は、許容可能である。図４ｃ及び図４ｄは、それぞれ、Ｐ_ｍｕｓ及びＰｏＢのリアルタイムの非侵襲的推定値を示す。

図５ａ〜図５ｄには、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、試験される肺の高速（例えば、２秒未満）のリアルタイム推定の抵抗（Ｒ）値とコンプライアンス（Ｃ）値との例示的なグラフ５００が示されている。図３は、より長い期間（例えば、５００秒）に亘ったリアルタイム推定値を示すが、図５ａ〜図５ｄは、同じタスクを２秒未満で達成する。抵抗（Ｒ）及びコンプライアンス（Ｃ）の値は、図５ａ及び図５ｂにそれぞれ示されるように、迅速に正確な値に収束する。図５ｃ及び図５ｄは、それぞれ、パラメータ推定無しの及びパラメータ推定有りの両方でのＱ_{ｍｏｄｅｌ}及びＱ_Ｌの収束を示している。

図６には、本明細書で説明する例示的な実施形態に従った、ＰｏＢコントローラ１１０によるリアルタイムの性能の例示的なグラフ６００が示されている。上述したように、ＰｏＢ_ｒｅｆは、医師１９０によって設定される。図６によれば、ＰｏＢ_ｒｅｆは、−１０Ｊ／分に設定され、ここで空気の出し入れによって、この値のサインに変化がもたらされる。（患者１３０又は肺装置のいずれかによって）２５回の呼吸数の範囲内で、所望のＰｏＢ_ｒｅｆが達成される。

図７には、処理コンポーネント（例えば、プロセッサ７０２）、入力／出力コンポーネント７０４、ディスプレイ７０６及び非一時的なコンピュータ可読記憶媒体（例えば、メモリ７０８）を含む例示的な実施形態によるシステム１００の概略図が示されている。プロセッサ７０２は、入力／出力構成要素７０４を介して入力された、ユーザインターフェイス７０５及びデータ取込みコンポーネント７０７から受け取ったデータを処理することが可能である。データは、例示的な回路モデルの呼吸値と被験体の呼吸値との間の誤差を同定するための呼吸基準値を含んでもよい。ディスプレイ７０６は、モデル情報、患者からの各種測定値及び読取り値、装置設定値、設定調整値、ユーザへの動作命令等を表示するために使用することができる。例えば、表示されるモデル情報は、業界で認められた回路モデル、ガイドライン、プロトコル及び／又はワークフローのコンピュータ処理された表現を格納するデータベースを含むようなメモリ７０８からロードすることもできる。メモリ７０８は、患者に特有の情報で更新された情報も格納する。ユーザインターフェイス７０４は、ディスプレイ７０６上のアイテムをポイントしてクリックするためのマウス、タッチディスプレイ及び／又はキーボードを含んでもよい。メモリ７０８は、任意の公知のタイプのコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。システム１００は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、又は任意の他の処理装置であることは当業者には理解されよう。

当業者は、上述した例示的な実施形態が、別個のソフトウェアモジュールとして、ハードウェア及びソフトウェアの組合せとして含まれる任意数の方法で実現できることを理解するであろう。例えば、システム１００及び関連するコンポーネントは、コンパイルされたときに、プロセッサで実行されるような、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコード行を含むプログラムであってもよい。例示的な実施形態によって、例えば、医療従事者に対して患者の呼吸評価を改善することによって、評価された呼吸努力に基づいて１つ以上の人工呼吸器の設定を自動的に示唆することによって、人工呼吸器の離脱の候補の同定に貢献することによって、離脱プロセスで医療従事者を支援することによって、ユーザがシステム１００を実現する場合に、処理装置がより効率的に動作することが可能になることは上述した詳細な説明から明らかである。

特許請求の範囲は、ＰＣＴ規則６．２（ｂ）に従って参照符号／数字を含み得ることに留意されたい。しかしながら、本願の特許請求の範囲は、参照符号／数字に対応する例示的な実施形態に限定されるようにみなすべきでない。
なお、様々な修正が、本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、本発明においてなされ得ることは当業者には明らかであろう。従って、本発明は、添付の特許請求の範囲及びそれら均等物の範囲内に入るような本発明の修正及び変更を網羅することが意図される。

Claims (13)

1. システムであって、当該システムは：
   呼吸能力の基準値を取り込むためのデータ取込みコンポーネントと；
   人工呼吸器を介して被験体の呼吸能力値を評価するとともに、前記呼吸能力の基準値と前記被験体の呼吸能力値との間の差分を同定し、そして同定された差分に基づいて、設定調整値を生成して前記人工呼吸器の設定を調整するように構成された処理コンポーネントと；を備える、
   システム。
2. 前記処理コンポーネントは、前記設定調整値に従って、前記人工呼吸器の設定を自動的に調整するようにさらに構成されている、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記処理コンポーネントは、
   前記被験体の肺の出力圧力を判定すること；
   前記肺の出力圧力を使用するモデルを用いて前記被験体をエミュレートすること；
   前記モデルによって計算された肺の気流の値を提供すること；
   によって前記被験体の呼吸能力値を評価するように構成される、
   請求項１に記載のシステム。
4. 前記処理コンポーネントは、前記モデルによって計算された肺の気流の値と前記被験体の肺の気流の値との間の誤差を同定するようにさらに構成されており、該同定された誤差に基づいて前記モデルを最適化する、
   請求項３に記載のシステム。
5. 前記処理コンポーネントは：
   目的関数を使用して、前記同定された誤差を最小化すること；
   前記モデル内で少なくとも１つの新しい変数を計算すること；
   前記少なくとも１つの新しい変数を用いて前記モデルを更新すること；
   によって前記モデルを最適化するように構成される、
   請求項４に記載のシステム。
6. 前記システムは、閉ループフィードバック制御システムである、
   請求項１に記載のシステム。
7. 前記処理コンポーネントは、前記被験体の評価された呼吸能力値に基づいて、前記人工呼吸器での低依存性の候補として前記被験体を同定するようにさらに構成されている、
   請求項１に記載のシステム。
8. 請求項１に記載のシステムを制御するプロセッサによって実行可能な命令セットを含むような非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令セットは：
   呼吸能力の基準値を取り込むこと；
   人工呼吸器を介して被験体の呼吸能力値を評価すること；
   前記呼吸能力の基準値と前記被験体の呼吸能力値との間の差分を同定すること；
   前記同定した差分に基づいて、設定調整値を生成して前記人工呼吸器の設定を調整すること；
   を少なくとも動作可能なようにする、
   非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記命令セットは、
   前記設定調整値に従って、前記人工呼吸器の設定を自動的に調整するようにさらに動作可能である、
   請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記被験体の呼吸能力値を評価することは：
    前記被験体の肺の出力圧力を判定すること；
    前記肺の出力圧力を使用するモデルを用いて前記被験体をエミュレートすること；
    前記モデルによって計算された肺の気流の値を提供すること；を含む、
    請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記命令セットは：
    前記モデルによって計算された肺の気流の値と前記被験体の肺の気流の値との間の誤差を同定する；
    該同定された誤差に基づいて前記モデルを最適化する、ようにさらに動作可能である、
    請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
12. 前記モデルを最適化することは：
    目的関数を使用して、前記同定された誤差を最小化すること；
    前記モデル内で少なくとも１つの新しい変数を計算すること；
    前記少なくとも１つの新しい変数を用いて前記モデルを更新すること；を含む、
    請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
13. 前記命令セットは：
    前記被験体の評価された呼吸能力値に基づいて、前記人工呼吸器での低依存性の候補として前記被験体を同定する、ようにさらに動作可能である、
    請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

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