RU2641516C2 - Система и способ оценки силы дыхания в реальном времени и контроллер замкнутого контура - Google Patents

Система и способ оценки силы дыхания в реальном времени и контроллер замкнутого контура Download PDF

Info

Publication number
RU2641516C2
RU2641516C2 RU2014143490A RU2014143490A RU2641516C2 RU 2641516 C2 RU2641516 C2 RU 2641516C2 RU 2014143490 A RU2014143490 A RU 2014143490A RU 2014143490 A RU2014143490 A RU 2014143490A RU 2641516 C2 RU2641516 C2 RU 2641516C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
value
model
ventilator
subject
respiratory
Prior art date
Application number
RU2014143490A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014143490A (ru
Inventor
Николас Вадих ЧБАТ
Адам Якоб СЕЙВЕР
Валентин СИДЕРСКИЙ
Фернандо Хосе ИСАСА
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2014143490A publication Critical patent/RU2014143490A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2641516C2 publication Critical patent/RU2641516C2/ru

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/085—Measuring impedance of respiratory organs or lung elasticity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/087—Measuring breath flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/091—Measuring volume of inspired or expired gases, e.g. to determine lung capacity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0057—Pumps therefor
    • A61M16/0066—Blowers or centrifugal pumps
    • A61M16/0069—Blowers or centrifugal pumps the speed thereof being controlled by respiratory parameters, e.g. by inhalation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/20—Valves specially adapted to medical respiratory devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/021—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes operated by electrical means
    • A61M16/022—Control means therefor
    • A61M16/024—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/0015—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure inhalation detectors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/0027—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure pressure meter
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
    • A61M2205/3327—Measuring
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
    • A61M2205/502—User interfaces, e.g. screens or keyboards
    • A61M2205/505—Touch-screens; Virtual keyboard or keypads; Virtual buttons; Soft keys; Mouse touches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/70—General characteristics of the apparatus with testing or calibration facilities
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/70—General characteristics of the apparatus with testing or calibration facilities
    • A61M2205/702—General characteristics of the apparatus with testing or calibration facilities automatically during use
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2209/00—Ancillary equipment
    • A61M2209/02—Equipment for testing the apparatus
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/40—Respiratory characteristics
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/40—Respiratory characteristics
    • A61M2230/46—Resistance or compliance of the lungs
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Abstract

Группа изобретений относится к медицинской технике. Система для настройки параметра аппарата искусственной вентиляции легких содержит компонент извлечения данных для извлечения эталонного значения мощности дыхания и обрабатывающий компонент, выполненный с возможностью оценки значения мощности дыхания испытуемого посредством аппарата искусственной вентиляции легких, определения разницы между эталонным значением мощности дыхания и значением мощности дыхания испытуемого и генерации значения настройки параметра для настройки параметра аппарата искусственной вентиляции легких на основе определенной разницы. Параметр аппарата искусственной вентиляции легких представляет собой дыхательный объем, частоту дыхательных движений, показания давления, воздушный поток или режимы работы аппарата искусственной вентиляции легких. Раскрыт машиночитаемый энергонезависимый носитель, хранящий набор инструкций для работы системы. Технический результат состоит в обеспечении выбора параметров дыхания для эффективной вентиляции конкретного пациента. 2 н. и 11 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

В области здравоохранения механическими аппаратами искусственной вентиляции легких могут быть любые механизмы, спроектированные для того, чтобы перемещать вдыхаемый и выдыхаемый воздух в и из легких, тем самым обеспечивая механизм дыхания пациенту, который физически неспособен дышать или его дыхание недостаточно. Аппараты искусственной вентиляции легких в первую очередь используются в реаниматологии, домашнем уходе, экстренной медицинской помощи (например, автономные блоки) и анестезии (например, компонент аппарата наркоза).
В любой день на аппаратах искусственной вентиляции легких могут находиться 35,000 пациентов в США и 100,000 пациентов по всему миру. Почти все эти пациенты умерли бы, если бы не существовало аппаратов искусственной вентиляции легких. Примерно 7-10% из этих пациентов, подключенных к аппаратам искусственной вентиляции легких, будут испытывать трудности от систем искусственной вентиляции легких из-за ошибок в параметрах системы и неточностей в оценке функционирования легких пациента. Соответственно, перед медицинским персоналом стоит сложная задача выбирать подходящие значения различных параметров аппарата искусственной вентиляции легких для того, чтобы обеспечить эффективную искусственную вентиляцию для конкретного пациента в конкретный период времени. Параметры на аппарате искусственной вентиляции легких могут относиться к значениям дыхательного объема, частоты дыхательных движений, показаниям давления и т.д.
Рассматриваемый в качестве примера вариант осуществления направлен на способ извлечения эталонного значения дыхания, оценки значения дыхания испытуемого посредством аппарата искусственной вентиляции легких, определения разницы между эталонным значением дыхания и значением дыхания испытуемого и генерации значения для настройки параметров аппарата искусственной вентиляции легких на основе определенной разницы.
Следующий рассматриваемый в качестве примера вариант осуществления направлен на систему, имеющую извлекающий данные компонент для извлечения эталонного значения дыхания и обрабатывающий компонент, выполненный с возможностью оценки значения дыхания испытуемого посредством аппарата искусственной вентиляции легких, определения разницы между эталонным значением дыхания и значением дыхания испытуемого и генерации значения для настройки параметров аппарата искусственной вентиляции легких на основе определенной разницы.
Следующий рассматриваемый в качестве примера вариант осуществления направлен на машиночитаемый энергонезависимый носитель, включающий в себя набор инструкций, которые выполняются процессором. Набор инструкций выполняется с возможностью, по меньшей мере, извлекать эталонное значение дыхания, оценивать значение дыхания испытуемого посредством аппарата искусственной вентиляции легких, определять разницы между эталонным значением дыхания и значением дыхания испытуемого и генерировать значения для настройки параметров аппарата искусственной вентиляции легких на основе определенной разницы.
ФИГ. 1 показывает рассматриваемую в качестве примера замкнутую систему для оценки дыхательного усилия пациента, подключенного к аппарату искусственной вентиляции легких, и предоставления соответствующих значений параметров в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
ФИГ. 2 показывает рассматриваемый в качестве примера способ оценки дыхательного усилия пациента, подключенного к аппарату искусственной вентиляции легких, и предоставления соответствующих значений параметров в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
ФИГ. 3a-3d показывают рассматриваемые в качестве примера графики для оценки в реальном времени сопротивления дыхательных путей (R) испытуемых легких и эластичности (С) легких в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
ФИГ. 4а-4d показывают рассматриваемые в качестве примера графики для оценки в реальном времени давления грудных мышц (Pmus) и значения мощности дыхания (РоВ) во время теста легких в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
ФИГ. 5a-5d показывают рассматриваемые в качестве примера графики для быстрой (то есть менее 2 секунд) оценки в реальном времени значений R и С для испытуемых легких в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
ФИГ. 6 показывает рассматриваемый в качестве примера график производительности контроллера РоВ в реальном времени в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
ФИГ. 7 показывает схематичный чертеж системы в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе.
Рассматриваемые в качестве примера варианты осуществления могут быть поняты далее на примере последующего описания рассматриваемых в качестве примера вариантов осуществления и относящихся к ним чертежей, где похожие элементы обозначены одинаковыми ссылочными номерами. Рассматриваемые в качестве примера варианты осуществления относятся к системам и способам оценки мощности дыхания («РоВ») пациента, подключенного к аппарату искусственной вентиляции легких. РоВ пациента может зависеть от любого числа переменных, таких, как, но не ограничиваясь этим, характерные особенности легких, сила легких и т.д. Кроме того, рассматриваемые в качестве примера системы и способы предоставляют информацию поддержки для системы искусственной вентиляции легких, такую, как параметры системы и значения.
Более конкретно, рассматриваемые в качестве примера системы и способы используют замкнутую систему управления с обратной связью для того, чтобы автоматически и неинвазивно оценивать, какое усилие прикладывает пациент, подключенный к аппарату искусственной вентиляции легких. Оценка этого усилия позволяет пользователю (например, врачу, человеку, ухаживающему за пациентом, больничному персоналу и т.д.) принимать решение о выборе функций аппарата искусственной вентиляции легких с соответствующими значениями параметров системы, а также о любых настройках к этим функциям. Как вариант, рассматриваемые в качестве примера системы и способы, описанные в данном документе, также могут автоматически осуществлять выбор и настройку этих функций без вмешательства пользователя.
Как будет более детально описано ниже, эти рассматриваемые в качестве примера системы и способы используют алгоритмы оптимизации в сочетании с системой управления с обратной связью для вычисления переменных легких пациента, таких, как давление и объем. Основываясь на этих вычисленных переменных, системы и способы предоставят настройки параметров аппарата искусственной вентиляции легких для достижения желаемого уровня дыхания. Кроме того, оценки, выполненные системами и способами, позволяют пользователю легко определять кандидатов для отлучения от вентиляции (то есть уменьшение зависимости пациента от системы искусственной вентиляции легких).
Фиг. 1 показывает рассматриваемую в качестве примера систему с обратной связью 100 для оценки дыхательного усилия пациента, подключенного к аппарату искусственной вентиляции легких, и предоставления подходящих значений параметров в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе. Архитектура системы 100 включает в себя контроллер 110, аппарат искусственной вентиляции легких 120, пациента 130, контур модели легких 150 и оптимизатор 170. Следует отметить, что в то время как Фиг. 1 изображает «аппарат проверки легких» на 130, этот компонент может быть как присоединен к пациенту во время медицинской практики, так и отсоединен от пациента для калибровки системы 100. Другими словами, аппарат проверки легких 130 может выступать в роли легких пациента во время проверки производительности и калибровки системы 100. Для простоты аппарат проверки легких на Фиг. 1 может быть отнесен к пациенту 130. Соответственно, система 100 дает возможность неинвазивной оценки силы легких и характерных особенностей легких пациента 130, в то же время предлагая соответствующую информацию поддержки для настройки аппарата искусственной вентиляции легких 120.
Рассматриваемый в качестве примера контроллер 110 может быть, например, пропорциональным интегральным контроллером. Однако контроллер 110 также может быть любым контроллером с хорошим запасом по устойчивости для отслеживания и подавления помех. Следует отметить, что, несмотря на то, что контроллер 110 и аппарат искусственной вентиляции легких 120 изображены как отдельные компоненты внутри системы 100, эти компоненты могут быть объединены в один компонент.
Рассматриваемая в качестве примера система управления с обратной связью 100 на Фиг. 1 изображает врача 190, настраивающего эталонное значение для желаемой мощности дыхания (PoBref). Более конкретно, значение PoBref, выбранное врачом 190, может быть введено в контроллер 110. Контроллер 110 настраивает параметры аппарата искусственной вентиляции легких 120, тем самым настраивая значение воздушного потока от аппарата искусственной вентиляции легких (Qvent). Когда значение Qvent достигает пациента 130, пациент 130 отвечает значением воздушного потока в легких (Ql) и значением давления в тройнике (Py) 140. Тогда значение PY 140 подается на контур модели легких 150, где модель 150, в свою очередь, обеспечивает воздушный поток, рассчитанный моделью 150 (Qmodel).
Контур модели 150 является простой математической моделью, такой как гидравлический RC-контур, для моделирования легких пациента 130 в реальном времени, основываясь на сопротивлении дыхательных путей легких (R) и эластичности легких (С). Более конкретно, модель 150 точно моделирует легкие пациента во всех случаях, когда значения R и С модели 150 соответствуют этим же параметрам у пациента 130.
Для того, чтобы получать значения R и С пациента в реальном времени, рассматриваемая в качестве примера система 100 использует алгоритмы оптимизации оптимизатора 170. Например, если значение Qmodel и значение Ql не равны (то есть модель 150 не моделирует пациента 130), тогда в оптимизирующий алгоритм оптимизатора 170 может быть подана ошибочная разница. Соответственно, оптимизатор 170 может использовать эту ошибочную разницу в качестве точки целевой функции 160, которую необходимо минимизировать. Конструкция целевой функции 160 во времени может быть отнесена оптимизатором 170 к «оптимизации без градиента». Следует отметить, что эта конкретная техника оптимизации всего лишь пример одного алгоритма, используемого оптимизатором 170. Любое число алгоритмов вычисления параметра также может быть реализовано для того, чтобы предоставить адекватные результаты в реальном времени.
Независимо от конкретных алгоритмов, реализованных оптимизатором 170, выходом оптимизатора 170 является набор новых значений R и С. Затем эти новые значения R и С передаются модели 150, а модель 150, таким образом, соответственно обновляется. Используя значения R и С, модель 150 вычисляет давление грудных мышц (Pmus). Так модель 150 может вычислять Pmus, основываясь на следующей формуле:
Pmus=QL⋅R+Vl/C-Py.
Как только Pmus вычислено, РоВ рассчитана в 180 и передана обратно контроллеру 110. Так РоВ может быть вычислено при помощи следующей формулы:
РоВ=интеграл (Pmus⋅QLdt).
Затем в контроллере 110 значение РоВ из 180 сравнивается с эталонным значением (PoBref), заданным врачом 190. Соответственно, ошибка, полученная из этого сравнения, предоставляет сведения о параметрах для подходящих настроек аппарата искусственной вентиляции легких 120. Настройки, сделанные в аппарате искусственной вентиляции легких 120, могут быть выполнены контроллером 110 автоматически (то есть без вмешательства пользователя) или, как вариант, контроллер 110 может обеспечить пользователя инструкциями по настройке для выбора значений аппарата искусственной вентиляции легких 120 вручную.
Как описано выше, рассматриваемая в качестве примера система 100 позволяет пользователю (например, врачу 190) работать на более высоком стратегическом уровне и устраняет необходимость беспокоиться о «трубках и регуляторах» аппарата искусственной вентиляции легких 120. Примером стратегического решения, принимаемого врачом 190, может быть то, что пациент 130 должен дышать не сильнее 10 Дж/мин (то есть джоулей работы грудных мышц в минуту). Используя этот высокоуровневый параметр от врача 190, рассматриваемая в качестве примера система 100 осуществляет задачу автоматического поддержания дыхания пациента на 10 Дж/мин без необходимости врачу настраивать или управлять аппаратом искусственной вентиляции легких 120. Как отмечено выше, другой вариант осуществления системы 100 позволяет врачу быть «в петле», так как контроллер 110 обеспечивает врача 190 подходящими инструкциями по настройке аппарата искусственной вентиляции легких. Тогда, соответственно, врач может принимать окончательное решение принять или отклонить настроечные решения (например, параметры регуляторов), предоставляемые контроллером 110.
Фиг. 2 показывает рассматриваемый в качестве примера способ 200 для оценки дыхательного усилия пациента 130, подключенного к аппарату искусственной вентиляции легких, и предоставления подходящих значений параметров в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе. Стоит отметить, что способ 200 будет рассмотрен на примере системы 100 и связанных с ней компонентов, изображенных на Фиг. 1.
Как подробно описано выше, система 100 позволяет пользователям (например, врачам, больничному персоналу и т.д.) оценивать РоВ пациента 130 и предлагает настройки работы аппарата искусственной вентиляции легких 120.
В соответствии с одним из рассматриваемых в качестве примера вариантов осуществления способ 200 может быть выполнен дополнительным добавляемым к существующим сервисам компонентом, таким, как аппарат наркоза или кардиомонитор (например, платформа Philips ALPS или платформа Philips NM3). Как вариант, способ 200 может быть выполнен автономным аппаратом искусственной вентиляции легких в пределах больницы (например, в блоке интенсивной терапии («ICU»), пункте неотложной помощи («ER»), операционной («OR») и т.д.).
На этапе 205 система 100 получает эталонное значение РоВ от пользователя (например, врача 190). Несмотря на то, что рассматриваемая в качестве примера система 100 описывает врача 190 как источник эталонного значения РоВ, эта информация может быть извлечена из любого источника как вручную (например, посредством персонала), так и автоматически (например, посредством системы поддержки принятия клинических решений («CDS»)).
На этапе 210 система 100 определяет выходные значения легких испытуемого. Эти выходные значения включают в себя значение давления PY 140 и значение воздушного потока Ql от испытуемого. Как отмечено выше, испытуемым может быть как пациент 130 под медицинским присмотром, или аппарат проверки легких, используемый для калибровки системы 100.
На этапе 215 система 100 моделирует легкие испытуемого при помощи модели 150. Более конкретно, модель 150 получает значение давления испытуемого PY 140 в качестве входных данных и моделирует легкие, основываясь на этом значении. Как описано выше, модель 150 может быть математическим гидравлическим RC-контуром, используемым для моделирования легких в реальном времени.
На этапе 220 система 100 определяет выходные значения модели 150, так как она моделирует легкие. Эти выходные значения включают в себя значение воздушного потока Qmodel от модели 150.
На этапе 225 система 100 сравнивает значение воздушного потока Ql испытуемого со значением воздушного потока Qmodel модели 150. Если значения совпадают, способ 200 может переходить к этапу 235. Однако если значения не совпадают, способ 200 переходит к этапу 230 для оптимизации.
На этапе 230 оптимизатор 170 системы 100 получает разницу между значением воздушного потока Ql испытуемого и значением воздушного потока Qmodel модели 150 и использует эту разницу в качестве точки целевой функции 160, которая должна быть минимизирована. Используя алгоритмы оптимизации, оптимизатор 170 выбирает новые значения сопротивления дыхательных путей R модели 150 и эластичности легких С модели 150. Эти новые значения используются для обновления модели 150, и способ 200 переходит к этапу 215 для моделирования испытуемого.
На этапе 235 система 100 вычисляет давление грудных мышц (Pmus) испытуемого, основываясь на совпадающих выходных значениях модели. Как детально описано выше, система 100 может использовать уравнение модели Pmus для нахождения Pmus, используя значения R и С. Следует отметить, что любые переменные в этих уравнениях со временем изменятся.
На этапе 240 система 100 определяет РоВ испытуемого, основываясь на Pmus, рассчитанном на этапе 235. Как детально описано выше, система 100 может использовать уравнение РоВ 180 для нахождения РоВ испытуемого, используя значения Pmus и QL.
На этапе 245 система 100 сравнивает РоВ испытуемого с эталонной РоВ. Если значения РоВ совпадают, значит, система 100 достигла дыхательного давления и функций, желаемых врачом 190. Однако если значения РоВ не совпадают, способ 200 переходит к этапу 250 для оптимизации.
На этапе 250 система 100 определяет настройки параметров аппарата искусственной вентиляции легких 120. Эти настройки могут включать в себя изменение таких параметров, как дыхательный объем, частота дыхательных движений, показания давления, воздушный поток и т.д. К тому же любые настройки параметров могут включать в себя изменения режима работы аппарата искусственной вентиляции легких 120. Специалистам в данной области техники будет понятно, что эти различные режимы могут быть реализованы в любом количестве концепций, таких как, но не ограничиваясь этим, управляемая объемом непрерывная принудительная вентиляция, управляемая объемом периодическая принудительная вентиляция, управляемая давлением непрерывная принудительная вентиляция, управляемая давлением периодическая принудительная вентиляция, непрерывная спонтанная вентиляция, высокочастотные системы вентиляции и т.д.
На этапе 255 система 100 настраивает параметры аппарата искусственной вентиляции легких 120 в соответствии с настройками, определенными на этапе 250. Как детально описано выше, настройки, выполняемые над работой аппарата искусственной вентиляции легких 120, могут быть выполнены как автоматически системой 100, так и, как вариант, пользователем по указаниям системы 100. Как только параметры аппарата искусственной вентиляции легких 120 были настроены (автоматически или вручную), система 100 достигла дыхательного давления и функций, желаемых врачом 190.
Рассматриваемый в качестве примера способ 200, описанный выше, является просто примером любого числа этапов, выполняемых системой 100 и связанными с ней компонентами. Соответственно, система 100 не ограничивается этапами, представленными в рассматриваемом в качестве примера способе 200, и может выполнять дополнительные этапы или меньше этапов, чем этапы 210-255, и любые подэтапы, а также в любом порядке.
Фиг. 3a-3d показывают рассматриваемые в качестве примера графики для определения в реальном времени сопротивления дыхательных путей (R) испытуемых легких и эластичности (С) легких в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе. Фиг. 3а демонстрирует, что, если взять достаточно длинный промежуток времени, то воздушный поток, рассчитанный моделью 150 (Qmodel), очень хорошо подходит для аппроксимации воздушного потока в легких пациента (QL). Фиг. 3b иллюстрирует ошибочную разницу между двумя сигналами верхней секции. При этом Фиг. 3с и 3d изображают значения R и С соответственно. Оба значения R и С могут стремиться к правильным значениям, так как они были настроены заранее при помощи аппарата проверки легких.
Соответственно, алгоритмы оптимизации не требуют этих двух заданных значений.
Фиг. 4a-4d показывают рассматриваемые в качестве примера графики 400 для определения в реальном времени давления грудных мышц (Pmus) и значения мощности дыхания (РоВ) во время теста легких в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе. Фиг. 4а иллюстрирует давление в тройнике как функцию от времени PY(t). Фиг. 4b иллюстрирует определенный выходной воздушный поток (сплошная линия) и реальный выходной поток (пунктирная линия), в котором приемлема аппроксимация в реальном времени. Фиг. 4с и 4d иллюстрируют неинвазивное определение в реальном времени Pmus и РоВ соответственно.
Фиг. 5a-5d показывают рассматриваемые в качестве примера графики 500 для быстрого (например, менее 2 секунд) определения в реальном времени значений R и С для испытуемых легких в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе. В то время как на Фиг. 3 изображено определение в реальном времени на более длинном промежутке времени (например, 500 секунд), Фиг. 5а-5d выполняют ту же задачу на промежутке времени менее 2 секунд. Значения R и С быстро стремятся к правильным значениям, как показано на Фиг. 5а и 5b соответственно. Фиг. 5с и 5d иллюстрируют схождение Qmodel и QL для случая без определения параметра и с определением параметра соответственно.
Фиг. 6 показывает рассматриваемый в качестве примера график 600 производительности контроллера РоВ 110 в реальном времени в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, описанным в данном документе. Как детально описано выше, PoBref может быть задано врачом 190. В соответствии с Фиг. 6 PoBref задано на -10 Дж/мин, где направление воздуха (втягивание или выталкивание) определяет изменение знака перед этим значением. За 25 вздохов (пациента 130 или легочного аппарата) достигнута желаемая PoBref.
Фиг. 7 показывает схематичный чертеж системы 100 в соответствии с рассматриваемым в качестве примера вариантом осуществления, включающим в себя обрабатывающий компонент (например, процессор 702), компонент ввода/вывода 704, дисплей 706 и машиночитаемый энергонезависимый носитель (например, память 708). Процессор 702 способен обрабатывать данные, введенные посредством компонента входа/выхода 704, таких, как данные, полученные от пользовательского интерфейса 705 и компонента извлечения данных 707. Данные могут включать в себя эталонные значения дыхания для определения любой ошибочной разницы между значением дыхания рассматриваемого в качестве примера контура модели и значением дыхания испытуемого. Дисплей 706 может быть использован для отображения информации о модели, различных измерений и показаний пациента, значений параметров аппарата, вентиля настройки параметров, инструкций для пользователя и т.д. Например, отображаемая информация о моделировании может быть загружена из памяти 708, которая содержит базу данных, хранящую компьютеризованное представление общепринятых в данной отрасли моделей контуров, руководства, протоколы и/или последовательность выполняемых действий. Память 708 также хранит информацию, которая была обновлена информацией о конкретном пациенте. Пользовательский интерфейс 704 может включать в себя мышь для указания и выбора объектов на дисплее 706, тач-дисплей и/или клавиатуру. Память 708 может быть любым известным считываемым компьютером носителем. Специалистам в данной области будет понятно, что система 100 является, к примеру, персональным компьютером, сервером или любым другим обрабатывающим устройством.
Специалистам в данной области будет понятно, что описанный выше рассматриваемый в качестве примера вариант осуществления может быть реализован любым количеством способов, включая, в качестве отдельного программного модуля, в качестве комбинации аппаратной части и программного обеспечения и т.д. Например, система 100 и связанные с ней компоненты могут быть программой, содержащей в себе строки кода, хранящейся на считываемом компьютером энергонезависимом носителе, которая, после того, как будет скомпилирована, может быть выполнена процессором. Также из описания выше должно быть очевидно, что рассматриваемые в качестве примера варианты осуществления позволяют работать обрабатывающему устройству более эффективно, если пользователь приводит в исполнение систему 100, например, улучшением оценки дыхания пациента для специалистов в области здравоохранения, автоматическим предложением одного или более параметра аппарата искусственной вентиляции легких, основанным на оценке усилия, содействием в определении кандидатов на отлучение от вентиляции легких, помощью специалистам в области здравоохранения в процессе отлучения от вентиляции легких и т.д.
Следует отметить, что формула изобретения может содержать ссылочные позиции/номера в соответствии с правилом 6.2(b) Договора о патентной кооперации (РСТ). Однако представленная формула изобретения не должна рассматриваться как ограниченная рассматриваемыми в качестве примера вариантами осуществления, соответствующими ссылочным позициям/номерам.
Специалистам в данной области будет очевидно, что в настоящем изобретении могут быть сделаны различные модификации без отступления от сущности и объема настоящего изобретения. Таким образом, предполагается, что настоящее изобретение охватывает модификации и вариации данного изобретения при условии, что они входят в объем прилагаемой формулы изобретения и ее эквивалентов.

Claims (35)

1. Система для настройки параметра аппарата искусственной вентиляции легких, содержащая:
компонент (707) извлечения данных для извлечения эталонного значения мощности дыхания; и
обрабатывающий компонент (702), выполненный с возможностью оценки значения мощности дыхания испытуемого посредством аппарата (120) искусственной вентиляции легких, определения разницы между эталонным значением мощности дыхания и значением мощности дыхания испытуемого и генерации значения настройки параметра для настройки параметра аппарата искусственной вентиляции легких на основе определенной разницы, причем параметр аппарата искусственной вентиляции легких представляет собой дыхательный объем, частоту дыхательных движений, показания давления, воздушный поток или режимы работы аппарата искусственной вентиляции легких.
2. Система по п. 1, в которой обрабатывающий компонент (702) дополнительно выполнен с возможностью автоматической настройки параметра аппарата (120) искусственной вентиляции легких в соответствии со значением настройки параметра.
3. Система по п. 1, в которой обрабатывающий компонент (702) выполнен с возможностью оценки значения мощности дыхания испытуемого при помощи:
определения выходного давления легких испытуемого;
моделирования испытуемого при помощи модели, использующей выходное давление легких; и
измерения значения дыхания модели.
4. Система по п. 3, в которой обрабатывающий компонент (702) дополнительно выполнен с возможностью определения ошибочной разницы между значением дыхания модели и значением дыхания испытуемого и оптимизирует модель, основываясь на определенной ошибочной разнице.
5. Система по п. 4, в которой обрабатывающий компонент (702) выполнен с возможностью оптимизации модели при помощи:
минимизации определенной ошибочной разницы при помощи целевой функции;
вычисления, по меньшей мере, одной новой переменной внутри модели; и
обновления модели, по меньшей мере, одной новой переменной.
6. Система по п. 1, в которой система является системой с замкнутым контуром, управляемой обратной связью.
7. Система по п. 1, в которой обрабатывающий компонент (702) дополнительно выполнен с возможностью определения испытуемого в качестве кандидата для уменьшенной зависимости от аппарата (120) искусственной вентиляции легких на основании оцененного значения мощности дыхания испытуемого.
8. Машиночитаемый энергонезависимый носитель (708), хранящий на нем набор инструкций, причем набор инструкций, когда выполняется процессором (702), предписывает процессору (702) выполнять:
извлечение (205) эталонного значения мощности дыхания;
оценку (240) значения мощности дыхания испытуемого посредством аппарата искусственной вентиляции легких;
определение (245) разницы между эталонным значением мощности дыхания и значением мощности дыхания испытуемого; и
генерирование (250) значения настройки параметра для настройки параметра аппарата искусственной вентиляции легких на основе определенной разницы, причем параметр аппарата искусственной вентиляции легких представляет собой дыхательный объем, частоту дыхательных движений, показания давления, воздушный поток или режимы работы аппарата искусственной вентиляции легких.
9. Машиночитаемый энергонезависимый носитель (708) по п. 8, причем набор инструкций дополнительно предписывает процессору (702) выполнять:
автоматическую настройку (255) параметра аппарата искусственной вентиляции легких в соответствии со значением настройки параметра.
10. Машиночитаемый энергонезависимый носитель (708) по п. 8, в котором оценка значения мощности дыхания испытуемого включает в себя:
определение (210) выходного давления легких испытуемого;
моделирование (215) испытуемого при помощи модели, использующей выходное давление легких; и
измерение (220) значения мощности дыхания модели.
11. Машиночитаемый энергонезависимый носитель (708) по п. 10, причем набор инструкций дополнительно предписывает процессору (702) выполнять:
определение (225) ошибочной разницы между значением дыхания модели и значением дыхания испытуемого; и
оптимизацию (230) модели на основе определенной ошибочной разницы.
12. Машиночитаемый энергонезависимый носитель (708) по п. 11, в котором оптимизация модели включает в себя:
минимизацию определенной ошибочной разницы при помощи целевой функции;
вычисление, по меньшей мере, одной новой переменной внутри модели; и
обновление модели, по меньшей мере, одной новой переменной.
13. Машиночитаемый энергонезависимый носитель (708) по п. 8, причем набор инструкций дополнительно предписывает процессору (702) выполнять:
определение испытуемого в качестве кандидата для уменьшенной зависимости от аппарата искусственной вентиляции легких на основании оцененного значения мощности дыхания испытуемого.
RU2014143490A 2012-03-30 2013-03-30 Система и способ оценки силы дыхания в реальном времени и контроллер замкнутого контура RU2641516C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261618043P 2012-03-30 2012-03-30
US61/618,043 2012-03-30
PCT/IB2013/052569 WO2013144925A1 (en) 2012-03-30 2013-03-30 System and method for power of breathing real-time assessment and closed-loop controller

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014143490A RU2014143490A (ru) 2016-05-20
RU2641516C2 true RU2641516C2 (ru) 2018-01-17

Family

ID=48471050

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014143490A RU2641516C2 (ru) 2012-03-30 2013-03-30 Система и способ оценки силы дыхания в реальном времени и контроллер замкнутого контура

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20150059754A1 (ru)
EP (1) EP2830498A1 (ru)
JP (1) JP6195897B2 (ru)
CN (1) CN104203093B (ru)
RU (1) RU2641516C2 (ru)
WO (1) WO2013144925A1 (ru)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9848856B2 (en) * 2014-12-16 2017-12-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Valve modeling with dense chordae from medical scan data
RU2712749C2 (ru) * 2014-12-23 2020-01-31 Конинклейке Филипс Н.В. Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели
US10007238B1 (en) 2015-01-22 2018-06-26 John C. Taube Oxygen mixing and delivery
WO2016128846A1 (en) * 2015-02-12 2016-08-18 Koninklijke Philips N.V. Simultaneous estimation of respiratory parameters by regional fitting of respiratory parameters
CN106693129B (zh) * 2015-07-14 2019-09-17 北京谊安医疗系统股份有限公司 一种呼吸机的闭环容量控制方法
EP3356948B1 (en) * 2015-09-29 2022-02-16 Koninklijke Philips N.V. Simultaneous estimation of respiratory mechanics and patient effort via parametric optimization
US10912906B2 (en) * 2015-10-12 2021-02-09 Koninklijke Philips N.V. Mechanical ventilation with automatic control of patient's work of breathing using classical feedback control
WO2017068464A1 (en) 2015-10-19 2017-04-27 Koninklijke Philips N.V. Anomaly detection device and method for respiratory mechanics parameter estimation
JP6831377B2 (ja) * 2015-11-02 2021-02-17 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 推定性能を改善するための患者肺パラメータの息ごとの再評価
CN109069030B (zh) * 2016-02-18 2021-10-19 皇家飞利浦有限公司 经由使用中心静脉压测压法增强呼吸参数估计和异步检测算法
CN110368561A (zh) * 2019-06-03 2019-10-25 南京晨伟医疗设备有限公司 一种呼吸机智能系统及其工作方法
US11779720B2 (en) 2019-11-04 2023-10-10 Vapotherm, Inc. Methods, devices, and systems for improved oxygenation patient monitoring, mixing, and delivery
US11612706B2 (en) * 2019-11-25 2023-03-28 John C. Taube Methods, systems, and devices for controlling mechanical ventilation
CN115487388B (zh) * 2022-09-15 2023-11-14 北京理工大学 一种基于血氧饱和度反馈的闭环供氧调节系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010004893A1 (en) * 1995-12-08 2001-06-28 Biondi James W. System for automatically weaning a patient from a ventilator, and method thereof
US6257234B1 (en) * 1998-08-21 2001-07-10 Respironics, Inc. Apparatus and method for determining respiratory mechanics of a patient and for controlling a ventilator based thereon
US20040097821A1 (en) * 2002-11-20 2004-05-20 Maquet Critical Care Ab Method and breathing apparatus for assessing pulmonary stress
RU2338457C2 (ru) * 2002-10-09 2008-11-20 Компьюмедикс Лимитид Способ и аппарат для поддержания и текущего контроля качества сна во время терапии

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4448192A (en) * 1982-03-05 1984-05-15 Hewlett Packard Company Medical ventilator device parametrically controlled for patient ventilation
JP2582010B2 (ja) * 1991-07-05 1997-02-19 芳嗣 山田 呼吸筋活動のモニタ装置
US5271389A (en) * 1992-02-12 1993-12-21 Puritan-Bennett Corporation Ventilator control system that generates, measures, compares, and corrects flow rates
US20070000494A1 (en) * 1999-06-30 2007-01-04 Banner Michael J Ventilator monitor system and method of using same
US6557553B1 (en) * 2000-09-05 2003-05-06 Mallinckrodt, Inc. Adaptive inverse control of pressure based ventilation
US7520279B2 (en) * 2001-07-19 2009-04-21 Resmed Limited Pressure support ventilation of patients
EP1534131B1 (en) * 2002-08-30 2016-10-26 University of Florida Research Foundation, Inc. Method and apparatus for predicting work of breathing
US7621270B2 (en) * 2003-06-23 2009-11-24 Invacare Corp. System and method for providing a breathing gas
US7468040B2 (en) * 2003-09-18 2008-12-23 Cardiac Pacemakers, Inc. Methods and systems for implantably monitoring external breathing therapy
US7802571B2 (en) * 2003-11-21 2010-09-28 Tehrani Fleur T Method and apparatus for controlling a ventilator
JP3860830B1 (ja) * 2005-11-04 2006-12-20 エア・ウォーター防災株式会社 人工呼吸器用のガス供給機構の制御装置および制御装置を用いたガス供給機構の制御方法
US20070199566A1 (en) * 2006-02-02 2007-08-30 Be Eri Eliezer Respiratory apparatus
US7594508B2 (en) * 2006-07-13 2009-09-29 Ric Investments, Llc. Ventilation system employing synchronized delivery of positive and negative pressure ventilation
WO2009149355A1 (en) * 2008-06-06 2009-12-10 Nellcor Puritan Bennett Llc Systems and methods for monitoring and displaying respiratory information
US20100071696A1 (en) * 2008-09-25 2010-03-25 Nellcor Puritan Bennett Llc Model-predictive online identification of patient respiratory effort dynamics in medical ventilators

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010004893A1 (en) * 1995-12-08 2001-06-28 Biondi James W. System for automatically weaning a patient from a ventilator, and method thereof
US6257234B1 (en) * 1998-08-21 2001-07-10 Respironics, Inc. Apparatus and method for determining respiratory mechanics of a patient and for controlling a ventilator based thereon
RU2338457C2 (ru) * 2002-10-09 2008-11-20 Компьюмедикс Лимитид Способ и аппарат для поддержания и текущего контроля качества сна во время терапии
US20040097821A1 (en) * 2002-11-20 2004-05-20 Maquet Critical Care Ab Method and breathing apparatus for assessing pulmonary stress

Also Published As

Publication number Publication date
JP6195897B2 (ja) 2017-09-13
CN104203093A (zh) 2014-12-10
RU2014143490A (ru) 2016-05-20
CN104203093B (zh) 2017-10-03
WO2013144925A1 (en) 2013-10-03
EP2830498A1 (en) 2015-02-04
US20150059754A1 (en) 2015-03-05
JP2015512710A (ja) 2015-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2641516C2 (ru) Система и способ оценки силы дыхания в реальном времени и контроллер замкнутого контура
RU2712749C2 (ru) Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели
US11224379B2 (en) Enhancement of respiratory parameter estimation and asynchrony detection algorithms via the use of central venous pressure manometry
EP3364855B1 (en) Anomaly detection device and method for respiratory mechanics parameter estimation
RU2712040C2 (ru) Одновременная оценка параметров дыхания путем областной аппроксимации параметров дыхания
JP2016526466A (ja) 呼吸パラメータの決定
JP6855465B2 (ja) 撮像及び生理学的モニタリングを組み合わせた強化型の急性ケアマネジメント
US20170367617A1 (en) Probabilistic non-invasive assessment of respiratory mechanics for different patient classes
JP2018531067A6 (ja) 撮像及び生理学的モニタリングを組み合わせた強化型の急性ケアマネジメント
CN108513540A (zh) 用于保护性换气的方法、系统和软件
JP6912388B2 (ja) 逐次パラメータ推定を介する患者呼吸状態をモニタリングする非侵襲的方法
CN116259400A (zh) 机械通气患者个体化建模的方法及呼吸机调节方法和装置
CN115699196A (zh) 基于肺部建模生成患者特定通气设置的系统和方法
BR112017013436B1 (pt) Sistema de ventilação médico e mídia de armazenamento não transitório

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190331