RU2712749C2 - Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели - Google Patents

Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели Download PDF

Info

Publication number
RU2712749C2
RU2712749C2 RU2017126240A RU2017126240A RU2712749C2 RU 2712749 C2 RU2712749 C2 RU 2712749C2 RU 2017126240 A RU2017126240 A RU 2017126240A RU 2017126240 A RU2017126240 A RU 2017126240A RU 2712749 C2 RU2712749 C2 RU 2712749C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
settings
patient
ventilator
ventilated patient
physiological
Prior art date
Application number
RU2017126240A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2017126240A3 (ru
RU2017126240A (ru
Inventor
Антонио АЛЬБАНЕЗ
Николас Вадих ХБАТ
Роберто БУИЦЦА
Николаос КАРАМОЛЕГКОС
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 RU2017126240A publication Critical patent/RU2017126240A/ru
Publication of RU2017126240A3 publication Critical patent/RU2017126240A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2712749C2 publication Critical patent/RU2712749C2/ru

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • 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
    • 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
    • A61M16/026—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor specially adapted for predicting, e.g. for determining an information representative of a flow limitation during a ventilation cycle by using a root square technique or a regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • 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
    • 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
    • A61M2202/00—Special media to be introduced, removed or treated
    • A61M2202/02—Gases
    • A61M2202/0208—Oxygen
    • 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
    • A61M2205/3303—Using a biosensor
    • 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
    • A61M2205/3331—Pressure; Flow
    • A61M2205/3344—Measuring or controlling pressure at the body treatment site
    • 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
    • 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
    • A61M2230/04—Heartbeat characteristics, e.g. ECG, blood pressure modulation
    • 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
    • A61M2230/20—Blood composition characteristics
    • A61M2230/205—Blood composition characteristics partial oxygen pressure (P-O2)

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Anesthesiology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к медицинской технике. Система аппарата искусственной вентиляции легких содержит аппарат искусственной вентиляции легких, подсоединяемый к пациенту для проведения вентиляции в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Физиологические датчики выполнены с возможностью сбора измеренных для пациента значений, включая скорость потока в дыхательных путях и давление в дыхательных путях, наблюдаемых в процессе мониторинга. Компонент сердечно-легочного (СЛ) моделирования содержит микропроцессор, запрограммированный на выработку вычисленных для пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей на основании измеренных значений, наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, и параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Компонент СЛ-моделирования запрограммирован на выработку вычисленных для пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей посредством операций, включающих: приведение СЛ-модели пациента в соответствие с пациентом; и выработку значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей и переменных, вычисленных для пациента, в качестве прогнозов приведенной в соответствие СЛ-модели пациента для ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей. Компонент оптимизации аппарата содержит микропроцессор, запрограммированный на вывод параметров настройки аппарата, уточненных на основании измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей, а также одного или более ограничивающих условий физиологических показателей, и запрограммирован на вывод уточненных параметров настройки аппарата посредством операций, включающих: выполнение потенциальной регулировки параметров настройки аппарата по приведенной в соответствие СЛ-модели пациента и вычисление значения функции потерь для приведенной в соответствие СЛ-модели пациента с потенциальной регулировкой параметров настройки аппарата; повтор операции для различных потенциальных регулировок параметров настройки аппарата; и вывод уточненных параметров настройки аппарата в качестве потенциальной регулировки параметров настройки аппарата, которая минимизирует функцию потерь. Раскрыты способ искусственной вентиляции легких и носитель информации. Изобретения позволяют снизить вероятность травмы пациента за счет выбора режима вентиляции. 3 н. и 15 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Настоящее изобретение относится к области респираторной терапии, респираторного мониторинга и связанным областям.
Искусственная вентиляция легких (ИВЛ) является общепринятой жизнесохраняющей процедурой, применяемой тогда, когда для пациента недостижим достаточный уровень вентиляции легких (и, таким образом, газообмен) при самостоятельном дыхании. При искусственной вентиляции легких пассивного пациента, последний не в состоянии принимать участие в дыхании, и аппарат искусственной вентиляции легких работает в режиме регулировки давления, при котором давление в аппарате искусственной вентиляции легких выполняет всю работу дыхания. При искусственной вентиляции легких активного пациента последний по меньшей мере в состоянии принимать участие в дыхании, и аппарат искусственной вентиляции легких работает в режиме поддержания давления для обеспечения давления, достаточного для преодоления какого-либо дефицита в работе дыхания (РД) пациента. Кроме того, известны режимы регулировки объема при работе аппарата искусственной вентиляции легких, при которых регулируемым показателем является скорость или объем потока, а не регулирующее давление (несмотря на то, что также могут быть применены установки предела давления для предупреждения легочной баротравмы).
Несмотря на то, что искусственная вентиляция легких использовалась в учреждениях интенсивной терапии на протяжении многих лет, она обладает некоторыми недостатками. Искусственная вентиляция легких подвергает легкие пациентов потенциально деструктивным текучим средам и механической энергии. Например, если для заданного пациента поток воздуха чрезмерно обогащен кислородом (например, доля вдыхаемого кислорода (FiO2) является слишком высокой), это может привести к кислородной токсичности, повреждающей легкие. Механическая энергия может привести к вентилятор-индуцированному повреждению легких (ВИПЛ), если скорости или давления потока избыточны для заданного пациента. Такое повреждение легких, обусловленное аппаратом искусственной вентиляции легких, может усугублять имеющиеся состояния, продлевать срок пребывания в палате интенсивной терапии, а также увеличивать риск инфекции, пневмонии и летального исхода.
Таким образом, одной из основных проблем при искусственной вентиляции легких является выбор подходящего режима искусственной вентиляции легких и регулировка параметров аппарата искусственной вентиляции легких по мере изменения условий или состояния пациента. К сожалению, влияние искусственной вентиляции легких на состояние пациента трудно прогнозировать, и может быть необходима регулировка параметров аппарата искусственной вентиляции легких на протяжении курса терапии искусственной вентиляцией легких для пациента. Более того, различные параметры аппарата искусственной вентиляции легких могут обладать как положительными, так и вредными воздействиями, требуя аккуратного поддержания баланса врачом или специалистом по респираторной терапии. Например, для улучшения оксигенации пациента, уровень доли газообразного кислорода во вдыхаемом воздухе (FiO2) может быть увеличен; однако повышенный уровень FiO2 может оказаться токсичным для пациента. Подобным образом, для увеличения количества воздуха, попадающего в легкие пациента с одним вдохом, может быть увеличено давление при вдохе (при работе в режиме регулировки давления) или может быть увеличен дыхательный объем (при работе в режиме регулировки объема). Однако увеличение параметра давления при вдохе может привести к баротравме, а увеличение параметра дыхательного объема может привести к волюмотравме.
Исходные параметры аппарата искусственной вентиляции легких обычно выбирают исходя из медицинских знаний врача или специалиста по респираторной терапии, и после этого их регулируют на основании метода проб и ошибок по мере наблюдения за реакцией вентилируемого пациента. Такой подход основан на реакции на раздражение и может не откорректировать недостаточно оптимальный параметр аппарата искусственной вентиляции легких до возникновения травмы пациента. Однако эти протоколы и руководства не учитывают специфическую патофизиологию пациента и, следовательно, искусственная вентиляция легких пациента может осуществляться с недостаточно оптимальными параметрами, даже при четком соблюдении протоколов и руководств.
Далее представлены новые и улучшенные системы и способы, преодолевающие вышеуказанные и другие проблемы.
В соответствии с одним аспектом, система аппарата искусственной вентиляции легких содержит: аппарат искусственной вентиляции легких, подсоединенный к вентилируемому пациенту для проведения искусственной вентиляции легких вентилируемого пациента в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких; физиологические датчики, выполненные с возможностью сбора измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных; компонент сердечно-легочного (СЛ) моделирования, содержащий микропроцессор, запрограммированный на выработку вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей на основании измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных и параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких; и компонент оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких, содержащий микропроцессор, запрограммированный на вывод параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, уточненных на основании измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей, а также одного или более ограничивающих условий физиологического показателя.
В соответствии еще с одним аспектом, некратковременный носитель для хранения информации хранит инструкции, выполненные с возможностью считывания и исполнения одним или более микропроцессорами для выполнения способа совместно с аппаратом искусственной вентиляции легких, подсоединенным к вентилируемому пациенту для проведения искусственной вентиляции легких в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Способ, выполняемый путем исполнения сохраненных инструкций, включает: сбор значений физиологической переменной для вентилируемого пациента от физиологических датчиков; приведение сердечно-легочной (СЛ) модели вентилируемого пациента в соответствие с собранными значениями физиологической переменной для выработки приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента; и определение уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких путем регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента для минимизации функции потерь.
В соответствии еще с одним аспектом, раскрыт способ искусственной вентиляции легких. Искусственную вентиляцию легких проводят вентилируемому пациенту с использованием аппарата искусственной вентиляции легких в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Значения физиологической переменной, включая по меньшей мере скорость потока в дыхательных путях и давление в дыхательных путях, собирают с использованием физиологических датчиков, осуществляющих мониторинг вентилируемого пациента. Сердечно-легочную (СЛ) модель вентилируемого пациента приводят в соответствие с собранными значениями физиологической переменной для выработки приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента. Уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких задают путем регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента для минимизации функции потерь. Уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких отображают в качестве рекомендуемых параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких для вентилируемого пациента. В дополнение или в качестве альтернативы, параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких автоматически заменяют уточненными параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
Одно преимущество заключается в проведении пациенту искусственной вентиляции легких с улучшенным терапевтическим значением.
Еще одно преимущество заключается в проведении пациенту искусственной вентиляции легких с уменьшенным риском травмы пациента.
Еще одно преимущество заключается в обеспечении системы аппарата искусственной вентиляции легких с улучшенным пользовательским интерфейсом оператора, который более легок в использовании, более эффективен и менее подвержен ошибке со стороны пользователя.
Еще одно преимущество заключается в обеспечении системы аппарата искусственной вентиляции легких, которая автоматически регулирует параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких, содержащегося в ней, в ответ на изменение состояния пациента, или которая предоставляет рекомендации по такой регулировке через пользовательский интерфейс в аппарате искусственной вентиляции легких.
Другие преимущества настоящего изобретения станут понятны специалисту в данной области техники после прочтения и понимания нижеследующего подробного описания. Следует понимать, что в любом представленном варианте реализации могут быть достигнуты одно, более или все из вышеуказанных преимуществ, или они могут быть не достигнуты, и/или могут быть достигнуты другие преимущества.
Настоящее изобретение может быть реализовано в виде различных компонентов и схем размещения компонентов, и различных этапов и порядков выполнения этапов. Чертежи служат лишь в целях иллюстрации предпочтительных вариантов реализации и не должны рассматриваться в качестве ограничения настоящего изобретения.
На фиг. 1 схематически изображена медицинская система для искусственной вентиляции легких.
На фиг. 2 схематически показана схема последовательности операций для медицинской системы для искусственной вентиляции легких по фиг. 1.
Как показано на фиг. 1, медицинская система аппарата искусственной вентиляции легких содержит аппарат 10 для искусственной вентиляции легких, который доставляет поток воздуха в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких вентилируемому пациенту 12 через впускной воздушный шланг 14. Выдыхаемый воздух возвращается в аппарат 10 для искусственной вентиляции легких через выпускной воздушный шланг 16. Y-образный или Т-образный элемент 20 направляет воздух с разгрузочного конца впускного воздушного шланга 14 вентилируемому пациенту 12 во время вдоха и направляет воздух, выдыхаемый вентилируемым пациентом 12, в выпускной воздушный шланг 16 во время выдоха. На фиг. 1 не изображены многочисленные другие вспомогательные компоненты, которые могут быть обеспечены в зависимости от режима искусственной вентиляции легких и другой терапии, получаемой вентилируемым пациентом 12. Такие вспомогательные компоненты могут включать, например: кислородный баллон или другой источник медицинского кислорода для доставки управляемого уровня кислорода в поток воздуха, которым, как правило, управляет параметр аппарата искусственной вентиляции легких, относящийся к доле вдыхаемого кислорода (FiO2); увлажнитель, установленный во впускной тракт 14; назогастральный зонд для обеспечения пациенту 12 питания; и так далее. Аппарат 10 для искусственной вентиляции легких содержит пользовательский интерфейс, содержащий, в иллюстративном примере, чувствительный к касаниям дисплей 22 , через который врач, специалист по респираторной терапии или другой медицинский работник может вводить или регулировать параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких, а также осуществлять мониторинг измеренных физиологических переменных и рабочих параметров аппарата 10 для искусственной вентиляции легких. В дополнение или в качестве альтернативы, интерфейс пользователя может содержать физические средства управления вводом пользователя (кнопки, дисковые регуляторы, переключатели и так далее), клавиатуру, манипулятор-мышь, устройство(а) для звуковых аварийных сигналов, световой(ые) индикатор(ы) и так далее.
В верхней части фиг. 1 схематически изображена система для предоставления рекомендаций, или непосредственного применения, оптимальных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких для достижения конкретных терапевтических целей для вентилируемого пациента 12, установленных лицом, осуществляющим уход (лечащими врачами или специалистами по респираторной терапии). Система оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в качестве входных данных принимает выходную информацию 30 аппарата искусственной вентиляции легких, которая измерена непосредственно или известна из параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, такую как управляемое давление и/или управляемый поток воздуха, направляемый в дыхательные пути через Y-образный элемент 20. Кроме того, система оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких принимает в качестве входных данных измеренные для вентилируемого пациента 12 значения физиологических переменных, мониторинг которых осуществляют физиологические датчики 32 пациента. Такие датчики 32 могут включать, в качестве примера, расходометр, измеряющий скорость потока в дыхательных путях (например, в Y-образном элементе 20); измеритель давления, измеряющий давление в дыхательных путях; и капнометр, измеряющий углекислый газ (СО2) в выдыхаемых газах, например, выдающий СО2 в конце спокойного выдоха, обозначенный в настоящем документе, как EtCO2. Эти переменные непосредственно связаны со вдохом; однако к датчикам 32 также могут относиться датчики, осуществляющие мониторинг физиологических переменных, косвенно связанных с вдохом, таких как частота сердечных сокращений, кровяное давление (например, артериальное кровяное давление, центральное венозное давление и так далее) и насыщения кислородом (например, уровень SpO2).
Система оптимизации параметров аппарата искусственной вентиляции легких основана на физиологической модели сердечно-легочной системы вентилируемого пациента, называемой в настоящем документе, как сердечно-легочная (СЛ) модель 40 вентилируемого пациента. СЛ-модель 40 вентилируемого пациента подходящим образом объединяет различные физиологические признаки, такие как сердечнососудистая циркуляция, респираторная механика, газообмен между тканью и альвеолами, механизмы кратковременной нервной регуляции, действующие на сердечно-сосудистые и/или респираторные функции, и так далее. В целом, СЛ-модель 40 вентилируемого пациента может содержать некоторые или все эти физиологические признаки, и, при необходимости, может содержать другие физиологические признаки. В качестве СЛ-модели 40 вентилируемого пациента могут быть реализованы физиологические модели сердца и легких. Некоторые подходящие СЛ-модели описаны, например, в: Лу и др. «Модель сердечно-легочной системы человека, применяемая в анализе по методу Вальсальвы», Американский журнал по физиологии - физиология сердца и кровообращения, 281:Н2бб1-Н2б79, 2001 (Lu et al., WA human cardiopulmonary system model applied to the analysis of the valsalva maneuver", Am J Physiol Heart Ore Physiol, 281:H2661-H2679, 2001); Ченг и др. «Интеграционная модель респираторного и сердечнососудистого контроля при нарушениях дыхания во сне», Журнал по физиологии и нейробиологии дыхания, 174:4-28, 2010 (Cheng et al., "An integrative model of respiratory and cardiovascular control in sleep - disordered breathing", Respir Physiol Neurobiol, 174:4-28, 2010); и Чбат и др. «Подробная симуляционная сердечно-легочная модель для анализа гиперкапнического нарушения дыхания», 31-я ежегодная международная конференция IEEE EMBS (Общество инженеров по медицине и биологии) (штат Миннеаполис, США, 2-6 сентября 2009 г.) (Chbat et al., "А Comprehensive Cardopulmonary Simulation Model for the Analysis of Hypercapnic Respiratory Failure", 31st Annual Int'l Conf. of the IEEE EMBS (Minneapolis, MN, USA, Sept. 2-6, 2009)). СЛ-модель 40 вентилируемого пациента содержит аспекты, симулирующие аппарат искусственной вентиляции легких (т.е. аспект модели аппарата искусственной вентиляции легких), например, управляемое давление, применяемое к дыхательным путям посредством аппарата 10 для искусственного дыхания через Y-образный элемент 20 и впускной шланг 14, может быть моделировано в качестве внешнего источника давления аппарата искусственного дыхания, применяемого к сопротивлению, представляющему собой гортань (см. Чбат. и др. выше), тогда как управляемый поток воздуха, применяемый к дыхательным путям посредством аппарата 10 для искусственной вентиляции легких, подобным образом может быть моделирован в качестве внешнего источника потока.
СЛ-модель 40 вентилируемого пациента обеспечивает значительное преимущество, заключающееся в том, что она может быть использована для выработки вычисленных для вентилируемого пациента 12 значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей (то есть физиологических показателей, непосредственный мониторинг которых не выполняется датчиками 32), на основании значений наблюдаемых физиологических переменных, измеренных датчиками 32 для вентилируемого пациента 12, а также на основании параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, поскольку они также являются входными данными для СЛ-модели 40 вентилируемого пациента. Другое преимущество СЛ-модели 40 вентилируемого пациента заключается в том, что она может прогнозировать реакцию пациента на изменения параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, поскольку СЛ-модель 40 вентилируемого пациента моделирует взаимосвязи между параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких и различными физиологическими показателями.
По-прежнему ссылаясь на фиг. 1, СЛ-модель 40 вентилируемого пациента персонализируют в режиме реального времени с помощью компонента 42 СЛ-моделирования по конкретному пациенту для приведения в соответствие с конкретным вентилируемым пациентом 12. Для приведения СЛ-модели в соответствие с меняющимися состояниями пациента на основании измеренных значений физиологической переменной, собранных у пациента 12 с помощью датчиков 32, применяют алгоритм 44 оценки показателей. Компонент 46 сравнения определяет ошибку между (1) прогнозами СЛ-модели 40 вентилируемого пациента для физиологических переменных, наблюдаемых в процессе мониторинга, и (2) значениями наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, измеренными датчиками 32 для вентилируемого пациента 12. Критерием, используемым в подпрограмме 44 оценки показателей, является минимизация данной ошибки. Выходными данными компонента 42 СЛ-моделирования по конкретному пациенту является приведенная в соответствие СЛ-модель 50 вентилируемого пациента, которую затем использует компонент 52, 54 оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких для оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. В иллюстративном примере по фиг. 1, компонент 52, 54 оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких содержит модуль 52 гипотетических сценариев и модуль 54 оптимизации, которые работают так, как описано далее.
Модуль 52 гипотетических сценариев использует приведенную в соответствие СЛ-модель 50 вентилируемого пациента для оценки влияния различных потенциальных регулировок 56 параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Модуль 54 оптимизации вычисляет функцию 60 потерь для каждой такой регулировки и применяет алгоритм 62 оптимизации (например, пространственный поиск или более сложную оптимизацию, такую как градиентный спуск) для идентификации оптимальной регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Более конкретно, модуль 52 гипотетических сценариев выполняет каждую потенциальную регулировку 56 параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких согласно приведенной в соответствие СЛ-модели 50 вентилируемого пациента для прогнозирования реакции пациента на такую регулировку, а модуль 54 оптимизации вычисляет значение функции 60 потерь для приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента с потенциальной регулировкой параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, на основании спрогнозированной реакции пациента. Функция 60 потерь представляет собой совокупные потери, связанные с каждой потенциальной регулировкой параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. (Следует отметить, что под термином «потери», используемым в настоящем документе, также подразумевают пользу, например, функция 60 потерь может быть построена таким образом, что прогнозирование регулировки системы для искусственной вентиляции легких в качестве такой, которая в действительности объединяет состояние вентилируемого пациента 12, дает низкие потери или даже отрицательные потери в зависимости от строения функции потерь). Функцию 60 потерь определяют путем объединения условий потерь для того, чтобы принять во внимание пользу или потери, такие как спрогнозированные моделью отклонения от терапевтических целей, установленных лицом, осуществляющим уход (например, цели по содержанию О2 и СО2 в крови и/или цели, относящиеся к минимизации или предотвращению вредных воздействий, таких как кислородная токсичность, альвеолярное давление и так далее). Следует понимать, что некоторые условия потерь по своей природе могут быть статистическими, например, условие потери для баротравмы может количественно выражать риск (в части вероятности возникновения и/или вероятной остроты) баротравмы. В одном иллюстративном варианте реализации, функция 60 потерь содержит условия потерь, представляющие собой баротравму (риск/потери), оксигенацию (польза/цель), удаление СО2 (польза/цель) и кислородную токсичность (риск/потери). Еще в одном иллюстративном варианте реализации, функция 60 потерь содержит эти условия потерь, а также дополнительные условия потерь, представляющие собой перфузию ткани (польза/цель) и гипотензию (риск/потери). Алгоритм 62 оптимизации выполняет поиск потенциальных регулировок 56 параметра аппарата искусственной вентиляции легких, для определения регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких с целью предоставления рекомендации или реализации, которая минимизирует функцию 60 потерь относительно набора потенциальных регулировок 56 параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких. В ходе выполняемой при необходимости операции 64 принятия решения выходную регулировку параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких анализируют на пригодность или соответствие. Например, если модуль 62 оптимизации использует простой сеточный поиск в наборе потенциальных регулировок 56 параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких, охватывающий некоторую область пространства параметров, а определенная регулировка параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких находится на краю этой области пространства параметров настройки, то последовательность способа может вернуться в компонент 52 гипотетических сценариев для перемещения сеточного поиска на смежную область пространства параметров (логическим обоснованием здесь является то, что сеточный поиск, находящий краевое значение, предполагает, что истинное оптимальное условие находится за пределами области поиска). В качестве еще одного примера, операция 64 принятия решения может выполнять верификацию того, что заданная оптимальная регулировка параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в действительности находится в пределах диапазона параметров настройки, которые могут быть выполнены аппаратом 10 для искусственной вентиляции легких, и/или может выполнять верификацию того, что оптимальная регулировка параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких не нарушает какое-либо руководство по искусственной вентиляции легких пациента, используемое в учреждении здравоохранения.
В дополнение к минимизации функции 60 потерь, оптимизация, выполняемая алгоритмом 62 оптимизации, может представлять собой ограниченную оптимизацию, в которой оптимизация ограничена одним или более ограничивающими условиями физиологического показателя, конкретизированными врачом или другим медицинским работником. Например, одно такое ограничивающее условие может требовать, чтобы парциальное давление кислорода (PaO2) в артериальной крови находилось в пределах диапазона, конкретизированного врачом, и/или чтобы парциальное давление углекислого газа (PaCO2) находилось в пределах диапазона, конкретизированного врачом. Преимущественно, они представляют собой высокоуровневые терапевтические цели, представляющие интерес для врача, ограниченная оптимизация затем обеспечивает, чтобы оптимальные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких достигали этих высокоуровневых терапевтических целей, при этом также обеспечивая оптимизацию относительно пользы/потерь, представленных посредством функции 60 потерь.
Регулировка заданных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких служит в качестве уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, которые могут быть использованы различным образом. В одном подходе дисплей 22, содержащийся в аппарате искусственной вентиляции легких, выполнен с возможностью отображения уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в качестве рекомендованных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких для вентилируемого пациента 12. В настоящем документе данный подход называется режимом работы «с открытым циклом», поскольку система для оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в действительности не управляет аппаратом 10 для искусственной вентиляции легких, а предоставляет рекомендации по регулировкам параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких, что может улучшить искусственную вентиляцию легких пациента. После этого, врач, специалист по респираторной терапии или другой медицинский работник может свободно использовать профессиональную оценку в отношении того, действительно должна ли быть реализована рекомендация - если да, то медицинский работник взаимодействует с пользовательским интерфейсом 22 (например, сенсорным дисплеем) для изменения параметров настройки. В варианте реализации конфигурации с открытым циклом, дисплей для рекомендуемых параметров настройки содержит связанную экранную кнопку «подтверждение» («accept»), которая при ее выборе медицинским работником через сенсорный дисплей применяет рекомендованную регулировку параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Это может быть особенно полезным, если рекомендуемая регулировка содержит регулировку нескольких различных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, поскольку все они могут быть применены путем нажатия одной экранной кнопки «подтверждение».
В режиме работы с замкнутым циклом, оптимальная регулировка параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких применяется автоматически без вовлечения медицинского персонала. Преимущественно, данный подход обеспечивает очень быстрый (по существу, в режиме реального времени) ответ на внезапное изменение состояния вентилируемого пациента 12. Однако у врача могут быть сомнения в отношении автоматического изменения параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких без осуществления контроля со стороны врача. Одним способом решения данного сомнения является введение верхних и/или нижних пределов для различных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких - после этого, данные пределы являются ограничивающими условиями ограниченной оптимизации, выполняемой алгоритмом 62 оптимизации.
Различные компоненты 42, 52, 54, 64 для обработки данных, содержащиеся в системе оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, подходящим образом реализованы в качестве микропроцессора, запрограммированного программно-аппаратным или программным обеспечением на выполнение описанных операций. В некоторых вариантах реализации микропроцессор является неотъемлемой частью аппарата 10 для искусственной вентиляции легких, так что обработку данных выполняет непосредственно аппарат 10 для искусственной вентиляции легких. Это обладает преимуществом, заключающимся в том, что система оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких извлекает пользу из предохранительных механизмов аппарата 10 для искусственной вентиляции легких (например, резервного аккумулятора или других средств обеспечения непрерывного питания, избыточного оборудования и так далее).
В других вариантах реализации микропроцессор отделен от аппарата 10 для искусственной вентиляции легких, например, он представляет собой микропроцессор стационарного компьютера, соединенного с аппаратом 10 для искусственной вентиляции легких через USB-кабель, по беспроводной связи или подобным образом. В таких вариантах реализации микропроцессор не обязательно относят к жизненно важной системе, например, он может не обладать средствами непрерывной подачи питания и так далее. Для работы в режиме открытого цикла это не является проблемой, поскольку сбой системы оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в результате приводит лишь к отсутствию выдачи рекомендаций по регулировке параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Для работы в режиме закрытого цикла, предпочтительно, принимают некоторые меры на случай возможного сбоя системы оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Например, при отсутствии управляющего сигнала на аппарат 10 для искусственной вентиляции легких от системы оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, аппарат 10 для искусственной вентиляции легких может быть выполнен с возможностью возврата к работе с открытым циклом. Как правило, аппарат 10 для искусственной вентиляции легких дополнительно содержит встроенные пределы параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
Кроме того, различные компоненты 42, 52, 54, 64 для обработки данных, содержащиеся в системе оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, также могут быть реализованы в виде некратковременного носителя для хранения информации, хранящего инструкции, выполненные с возможностью считывания и исполнения микропроцессором (например, как описано выше) для реализации описанных операций по оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Некратковременный носитель для хранения информации может содержать, например, постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), программируемое постоянное запоминающее устройство (ППЗУ), флэш-накопитель или другое хранилище в программно-аппаратном обеспечении для аппарата 10 для искусственной вентиляции легких. В дополнение или в качестве альтернативы, некратковременный носитель для хранения информации может содержать жесткий диск компьютера (подходящий для реализованных на компьютере вариантов реализации), оптический диск (например, для установки на таком компьютере), хранилище данных сетевого сервера (например, избыточный массив независимых дисков - RAID-массив), из которого аппарат 10 для искусственной вентиляции легких или компьютер может загружать программное или программно-аппаратное обеспечения системы через сеть Интернет или другую электронную сеть передачи данных, и так далее.
Далее будут более подробно описаны некоторые дополнительные иллюстративные варианты реализации различных компонентов системы оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
Компонент 44 оценки показателей приводит СЛ-модель 40 вентилируемого пациента в соответствие для выработки приведенной в соответствие модели, обеспечивающей представление конкретного пациента 12, которому проводят искусственную вентиляцию легких посредством аппарата 10 для искусственной вентиляции легких. Показатели модели, которые отображают физические свойства сердечно-легочной системы (такие как сопротивление системы дыхания, растяжимость грудной клетки, сократимость желудка и так далее), настраивают, т.е. приводят в соответствие с пациентом 12, что характеризуется измерениями значений физиологических переменных, выполненными датчиками 32. В одном подходящем подходе применяют алгоритм оценивания наименьших квадратов, в котором выработанные выходные переменные основной модели (такие как кровяное давление, частота сердечных сокращений, насыщение кислородом, давление и поток в дыхательных путях, и так далее) сравнивают с соответствующими измеренными значениями пациента (соответствующими измеренными значениями кровяного давления, частоты сердечных сокращений, насыщения кислородом, давления и потока в дыхательных путях, и так далее) и полученные в результате ошибки, выведенные устройством 46 сравнения используют в качестве критериев для регулировки показателей модели.
После этого, модуль 52 гипотетических сценариев использует полученные в результате показатели в подпрограммах гипотетических сценариев. Каждый гипотетический сценарий представлен потенциальной регулировкой параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких, так что набор потенциальных регулировок 56 параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких представляет собой гипотетические сценарии, подлежащие тестированию. Приведенную в соответствие СЛ-модель 50 вентилируемого пациента регулируют согласно каждой потенциальной регулировке параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких, и симуляцию повторяют для каждой потенциальной регулировки параметров настройки с целью прогнозирования возможной реакции конкретного вентилируемого пациента 12 на каждый гипотетический сценарий.
В модуле 54 оптимизации, для каждой потенциальной регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких используют переменные, спрогнозированные с помощью модели, с целью построения варианта функции 60 потерь, обозначенной в настоящем документе как функция J потерь. В иллюстративном примере, функция J потерь учитывает уровень оксигенации и удаления СО2, а также риски баротравмы, кислородной токсичности, гипотензии и снижения минутного сердечного выброса, связанные с конкретным набором параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких (т.е. потенциальной регулировкой параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких), обозначенным X:
Figure 00000001
потерь зависят от конкретной потенциальной регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, представленной набором X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Аргументы функций условия потерь f1, …, f6 являются измеренными переменными (например, АКД может представлять собой измеренные переменные) или вычисленными для вентилируемого пациента 12 значениями ненаблюдаемых в процессе мониторинга (т.е. не измеряемых датчиками 32) физиологических показателей, которые вычисляют с использованием приведенной в соответствие СЛ-модели 50 вентилируемого пациента на основании измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных (наблюдаемых в процессе мониторинга датчиками 32) и параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. Различные функции условия потерь f1, …, f6 подходящим образом определяют из данных исследований, представленных в медицинской литературе, и/или из эвристического анализа или анализа первопричин физиологии, лежащей в основе. Например, функция f2 количественно выражает пользу оксигенации в количественном значении РаО2(X), тогда как f6 количественно выражает показатель кислородной токсичности (риск возникновения и вероятный вред после возникновения) в количественном значении FiO2(X).
После этого, алгоритм 62 оптимизации минимизирует показатель J относительно потенциальных регулировок X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, то есть:
Figure 00000002
В одном подходе это выполняют посредством исчерпывающего пространственного поиска, например, набор потенциальных регулировок 56 параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких заполняет область пространства параметров для поиска, при этом каждая потенциальная регулировка X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких выполняют по приведенной в соответствие СЛ-модели 50 вентилируемого пациента, а значение функции J(X) потерь вычисляют для приведенной в соответствие СЛ-модели 50 вентилируемого пациента с потенциальной регулировкой X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, при этом уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких являются выходными данными в качестве потенциальной регулировки X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, которая минимизирует функцию J потерь. В более тщательно разработанных подходах применяют алгоритм оптимизации, такой как градиентный спуск, в котором производные функции J(X) потерь вычисляют относительно каждого параметра настройки аппарата искусственной вентиляции легких (т.е. относительно каждой размерности вектора X), и эти производные используют для идентификации, например, на этапе градиентного спуска, наилучшего направления в пространстве параметров настройки для перемещения с целью расположения более оптимальной регулировки параметров настройки, и данный процесс выполняют итеративно до тех пор, пока не будет достигнуто условие прерывания, например, вычисленные производные J(X) не станут достаточно малыми или улучшение J(X) с каждой последующей итерацией не станет достаточно малым.
Для предоставления дополнительной иллюстрации, далее описаны некоторые более конкретные варианты реализации системы оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
Ссылаясь теперь на фиг. 2, описаны некоторые более конкретные варианты реализации системы оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких. В данном иллюстративном варианте реализации к пациенту 12 подсоединен аппарат искусственной вентиляции легких, и лицо, осуществляющее уход (например, врач или специалист по респираторной терапии), настраивает аппарат искусственной вентиляции легких на операции 102 на режим искусственной вентиляции легких, выбранный лицом, осуществляющим уход, который представляет собой регулирование объема (РО). (Это лишь иллюстративный пример, и описанная система оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких может быть применена к другим режимам искусственной вентиляции легких, таким как режим управления давлением). Для иллюстрации РО, положим, что пациент находится под воздействием седативного средства и парализован, следовательно, искусственной вентиляцией легких полностью управляет аппарат искусственной вентиляции легких (т.е. пассивный пациент не выполняет никакой работы дыхания). Кроме того, лицо, осуществляющее уход, присваивает начальные значения для параметров РО аппарата искусственной вентиляции легких, в том числе: положительного давления в конце выдоха (ПДКВ); доли газообразного кислорода (FiO2); дыхательного объема (Vдых); и частоты дыхания (ЧД) для данного конкретного пациента 12. (И снова, в другом режиме искусственной вентиляции легких, параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких могут отличаться от ПДКВ, FiО2, Vдых и ЧД). Лицо 100, осуществляющее уход, учитывает различные соображения, известные опытному врачу или специалисту по респираторной терапии. Например, лицу 100, осуществляющему уход, известно, что низкие значения ПДКВ могут приводить к коллапсу альвеольных единиц и, следовательно, приводить в результате к плохой вентиляции легких. С другой стороны, высокие значения ПДКВ откроют большее количество альвеольных единиц, но могут ослабить венозный отток и, следовательно, привести в результате к низкому сердечному выбросу (СВ) и низкому среднему артериальному кровяному давлению (САКД). Подобным образом, высокие значения FiO2 увеличат парциальное давление кислорода (РаО2) в артериальной крови, но они могут обладать побочными эффектами, связанными с токсичностью. Слишком низкие значения дыхательного объема могут привести в результате к неполноценной вентиляции, тогда как слишком высокие значения дыхательного объема могут вызвать волюмотравму и баротравму, в зависимости от механических свойств легких пациента. Кроме того, оптимальное значение ЧД для гарантирования надлежащей вентиляции будет зависеть от выбранного дыхательного объема. Очевидно, что одновременная оптимизация параметров ПДКВ, FiO2, Vдых и ЧД аппарата искусственной вентиляции легких представляет собой трудную задачу, требующую много времени, и лицо 100, осуществляющее уход, понимает, что неправильные значения этих параметров настройки для конкретного пациента 12 могут нанести вред пациенту.
Путем сравнения с этой трудной задачей, требующей много времени, используя систему оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, описанную в настоящем документе, лицо, осуществляющее уход, устанавливает приблизительные исходные значения параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких (здесь - ПДКВ, FiO2, Vдых и ЧД), а также устанавливает высокоуровневые терапевтические цели в части РaО2 и РaСО2, такие как:
РaО2(желаемое)=100 мм рт.ст. с ограничениями 80 мм рт.ст. < РаО2 < 150 мм рт.ст.
РаСО2(желаемое)=40 мм рт.ст. с ограничениями 10 мм рт.ст. < РaО2 < 46 мм рт.ст.
После этого, на операции 104, выполняемой системой оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких (и, более конкретно, компонентом 42 СЛ-моделирования по конкретному пациенту по фиг. 1), система автоматически оптимизирует параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких для того, чтобы пациент стал ближе к этим терапевтическим целям, при этом минимизируя риски баротравмы, кислородной токсичности, гипотензии и пониженной перфузии ткани. Эти риски определяют относительно целей, выбранных пользователем, например, в части желаемого сердечного выброса (СO), максимального альвеолярного давления (Palv) и среднего артериального кровяного давления (САКД). Например, целями, выбранными пользователем, могут быть:
PALVmax=30 мм рт.ст.
COжелаемый=5 л/мин
САКДжелаемое=100 мм рт.ст.
Как изображено на фиг. 2, первая операция 104 включает индивидуализацию СЛ-модели 40 вентилируемого пациента и выполнение оценку показателя по конкретному пациенту. Здесь, СЛ-модель 40 вентилируемого пациента изначально запущена с набором показателей по умолчанию - например, показателями по умолчанию, которые относятся к обычному здоровому субъекту массой 70 кг. Во время оценки 104 показателя, сигналы частоты сердечных сокращений (ЧСС), артериального кровяного давления (АКД), насыщения кислородом (SрО2), СО2 в конце выдоха (EtCO2), давления в дыхательных путях (Paw) и потока (V), выработанные в модели, сравнивают с соответствующими измеренными показателями пациента, полученными неинвазивным способом посредством обычных прикроватных датчиков 32 (см. Фиг. 1). После этого, полученную в результате ошибку (вычисленную устройством 46 сравнения) в течение конкретного временного окна минимизируют в соответствии с алгоритмом наименьших квадратов, и показатели модели регулируют для отражения патофизиологии конкретного пациента 12, получающего искусственную вентиляцию легких:
Figure 00000003
где подстрочный индекс m обозначает выходные переменные, сгенерированные в модели, N представляет собой длину временного окна, в котором оценивают ошибку, n обозначает типичный момент измерения во временном окне, а θ* представляет собой вектор, содержащий показатели по конкретному пациенту.
Выходными данными после оценки 104 показателя является приведенная в соответствие СЛ-модель 50 вентилируемого пациента, которая индивидуализирована к конкретному вентилируемому пациенту 12. После того, как модель была индивидуализирована, оцененные показатели сохраняют. Если в течение некоторого времени после этого устройство 106 обнаружения изменений показателя обнаруживает значительное изменение показателя, может быть выработан сигнал тревоги (визуальный и/или звуковой) для уведомления лица 100, осуществляющего уход, об изменении состояния пациента. Кроме того, оцененные показатели отправляют в подпрограммы 52 гипотетических сценариев, выполняемые в ходе операции 108 по фиг. 2. Здесь, приведенная в соответствие СЛ-модель 50 вентилируемого пациента запущена с использованием оцененных показателей. Множество симуляций выполняют для различных наборов регулировок X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких на усмотрение лица 100, осуществляющего уход. В подходящей формальной трактовке иллюстративного примера режима РО, регулировки X параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких представлены следующим векторным обозначением:
Figure 00000004
Подпрограмма оценки показателя (операция 104) продолжает быть запущена отдельно в фоновом режиме, тогда как гипотетические сценарии (операция 108) выполняют для обнаружения потенциальных изменений в состоянии здоровья пациента. Устройство 106 для обнаружения изменений показателя продолжает проверку того, являются ли текущие оцененные показатели существенными отклонениями от показателей, которые были отправлены в подпрограмму 108 гипотетических сценариев, при этом в данном случае будет выработан сигнал тревоги, требующий лицо 100, осуществляющее уход, перезагрузить подпрограмму 108 гипотетических сценариев, поскольку состояние пациента изменилось.
После этого, переменные, спрогнозированные по модели, в каждой запущенной симуляции используют для вычисления функции J потерь в соответствии с:
Figure 00000005
где условия w1, w2, w3, w4, w5 и w6 представляют собой веса, которые могут быть отрегулированы пользователем для назначения приоритетов различным терапевтическим целям, а подстрочный индекс р обозначает переменные, спрогнозированные по модели. Следует отметить, что при вычислении функции J потерь выше, переменные Palv.p, РаO2.р и РаCO2.р представляют собой средние значения за фиксированное временное окно (например, составляющее одну минуту).
Наконец, располагая функцией J потерь, операция 112 оптимизации (выполняемая модулем 54 оптимизации по фиг. 1) выполняет поиск набора параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, который минимизирует функцию J потерь, то есть:
Figure 00000006
В некоторых вариантах реализации, операция 112 оптимизации может вернуться к началу операции 108 для тестирования большего количества гипотетических сценариев (то есть, для выработки большего количества потенциальных регулировок параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких), что обозначено пунктирной стрелкой 114. Это может иметь место, например, если оптимизация 112 выполняет поиск по областям и было обнаружено, что XW лежит на границе области поиска - в данном случае, итерация 114 обеспечивает возможность расширения области поиска для исследования того, лежит ли оптимальное решение за пределами исходной области поиска. В качестве еще одного примера, если в операции оптимизации используется итеративный подход, такой как итеративный градиентный спуск, то итерация 114 обеспечивает то, что после градиентного шага идет выдача новой потенциальной регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, соответствующей градиентному шагу.
После того, как оптимальные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких были вычислены, они могут быть отображены на дисплее 22 (или, в более общем смысле, на экране 22 аппарата искусственной вентиляции легких, на планшете, на мониторе стационарного компьютера и так далее) и выданы пользователю в форме указаний (при методике с открытым циклом).
При необходимости в работе с замкнутым циклом, уточненные параметры настройки Хопт аппарата искусственной вентиляции легких направляют обратно в аппарат искусственной вентиляции легких, что обозначено пунктирной линией 116 цикла на фиг. 2. Здесь, уточненные параметры настройки Хопт аппарата искусственной вентиляции легких непосредственно применяют к аппарату искусственной вентиляции легких без прямого одобрения со стороны лица 100, осуществляющего уход. Данная методика с замкнутым циклом не требует физического присутствия лица 100, осуществляющего уход, для утверждения уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
Следует отметить, что режим искусственной вентиляции легких с регулированием объема (РО) в иллюстративном примере по фиг. 2 является только лишь примером. Описанная система оптимизации параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких может быть применена к другим режимам искусственной вентиляции легких, таким как режим искусственной вентиляции легких с регулируемым давлением (ИВЛРД), режим искусственной вентиляции легких с поддержанием давления (ИВЛПД), режим постоянного положительного давления в дыхательных путях (ППДДП), режим вспомогательной поддерживаемой искусственной вентиляции легких (ВПИВЛ) и так далее. Параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких, подлежащие оптимизации, не ограничены ПДКВ, FiO2, Vдых и ЧД, а могут быть выбраны, исходя из возможностей аппарата искусственной вентиляции легких и рабочего режима искусственной вентиляции легких. Например, к другим параметрам настройки аппарата искусственной вентиляции легких, которые могут быть оптимизированы, относятся соотношение времени вдоха и выдоха (Вд:Выд), время вдоха, уровень ИВЛПД и так далее. Кроме того, могут быть использованы различные СЛ-модели вентилируемого пациента. Измеренные физиологические переменные, используемые для приведения в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента, также не ограничены иллюстративными переменными ЧД, АКД, EtCO2, SpO2, Paw и V, а могут дополнительно или в качестве альтернативы включать другие физиологические переменные, такие как центральное венозное давление (ЦВД), данные лабораторных анализов (pН, РаО2, РаСО2 и так далее), информацию, полученную с помощью компьютерной томографии (КТ) или рентгеновского обследования, и так далее. В способе оценки могут быть использованы технологии, отличающиеся от подгонки методом наименьших квадратов, для подгонки модели к измеренным физиологическим переменным. К другим подходящим способам оценки показателей относятся метод максимального правдоподобия, метод максимальной апостериорной вероятности, метод идентификации по пространству состояний и так далее. Терапевтические цели, формирующие условия ограничения оптимизации, могут отличаться от иллюстративной цели и граничных значений для РаО2 и РаСО2. Кроме того, функция J потерь может быть ограничена различными способами для выполнения количественной оценки объединения желаемой пользы и рисков. Например, в случае методик спонтанной искусственной вентиляции легких (ППДДП, ВПИВЛ), дополнительное условие, относящееся к работе дыхания (РД) пациента, может быть добавлено для выражения риска атрофии/слабости диафрагмы, связанной с конкретными наборами параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
Настоящее изобретение было описано со ссылкой на предпочтительные варианты реализации. Модификации и изменения могут быть понятны специалистам в данной области техники после прочтения и понимания предшествующего подробного описания. Предполагается, что настоящее изобретение следует понимать как включающее все такие модификации и изменения настолько, насколько они следуют из объема прилагаемой формулы изобретения и ее эквивалентов.

Claims (40)

1. Система аппарата искусственной вентиляции легких, содержащая:
аппарат (10) искусственной вентиляции легких, подсоединенный к вентилируемому пациенту (12) для проведения вентиляции вентилируемого пациента в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких;
физиологические датчики (32), выполненные с возможностью сбора измеренных для вентилируемого пациента значений, включая по меньшей мере скорость потока в дыхательных путях и давление в дыхательных путях, наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных;
компонент (42) сердечно-легочного (СЛ) моделирования, содержащий микропроцессор, запрограммированный на выработку вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей на основании измеренных для вентилируемого пациента значений, наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, и параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких,
причем компонент (42) СЛ-моделирования запрограммирован на выработку вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей посредством операций, включающих:
приведение СЛ-модели (40) вентилируемого пациента в соответствие с вентилируемым пациентом (12) путем приведения прогнозов СЛ-модели вентилируемого пациента для наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных в соответствие со значениями измеренных для вентилируемого пациента наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, для выработки приведенной в соответствие СЛ-модели (50) вентилируемого пациента, представляющей вентилируемого пациента; и
выработка значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей и переменных, вычисленных для вентилируемого пациента, в качестве прогнозов приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента для ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей; и
компонент (52, 54) оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких, содержащий микропроцессор, запрограммированный на вывод параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, уточненных на основании измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей, а также одного или более ограничивающих условий физиологических показателей,
причем компонент (52, 54) оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких запрограммирован на вывод уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких посредством операций, включающих:
(i) выполнение потенциальной регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких по приведенной в соответствие СЛ-модели (50) вентилируемого пациента и вычисление значения функции (60) потерь для приведенной в соответствие СЛ-модели (50) вентилируемого пациента с потенциальной регулировкой параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких;
(ii) повтор операции (i) для различных потенциальных регулировок (56) параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких; и
(iii) вывод уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в качестве потенциальной регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, которая минимизирует функцию потерь.
2. Система по п. 1, в которой функция потерь содержит условия потерь, представляющие собой по меньшей мере три условия из следующих: баротравма, оксигенация, удаление CO2 и кислородная токсичность.
3. Система по п. 2, в которой функция потерь дополнительно содержит условия потерь, представляющие собой перфузию ткани и гипотензию.
4. Система по любому из пп. 1-3, в которой параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких содержат по меньшей мере два параметра из следующих: положительное давление в конце выдоха (ПДКВ), доля вдыхаемого кислорода (FiO2), дыхательный объем (Vдых) и частота дыхания (ЧД).
5. Система по любому из пп. 1-4, в которой наблюдаемые в процессе мониторинга физиологические переменные включают по меньшей мере скорость потока и давление в дыхательных путях.
6. Система по п. 5, в которой наблюдаемые в процессе мониторинга физиологические переменные дополнительно включают частоту сердечных сокращений, кровяное давление и насыщение кислородом.
7. Система по любому из пп. 1-6, которая дополнительно содержит дисплей (22) аппарата искусственной вентиляции легких, выполненный с возможностью отображения информации об уточненных параметрах настройки аппарата искусственной вентиляции легких, выведенных компонентом оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких.
8. Система по любому из пп. 1-6, в которой аппарат (10) искусственной вентиляции легких выполнен с возможностью автоматического уточнения параметров настройки до уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких, выведенных компонентом (52, 54) оптимизации аппарата искусственной вентиляции легких.
9. Способ искусственной вентиляции легких, включающий:
проведение для вентилируемого пациента (12) вентиляции с использованием аппарата (10) искусственной вентиляции легких в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких;
сбор значений физиологических переменных, включая по меньшей мере скорость потока в дыхательных путях и давление в дыхательных путях, с использованием физиологических датчиков (32), осуществляющих мониторинг вентилируемого пациента;
приведение сердечно-легочной (СЛ) модели (40) вентилируемого пациента в соответствие с вентилируемым пациентом (12) путем приведения прогнозов СЛ-модели вентилируемого пациента для наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных в соответствие со значениями измеренных для вентилируемого пациента наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, для выработки приведенной в соответствие СЛ-модели (50) вентилируемого пациента, представляющей вентилируемого пациента;
выработка значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей и переменных, вычисленных для вентилируемого пациента, в качестве прогнозов приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента для ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей,
определение уточненных параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких на основании измеренных для вентилируемого пациента значений наблюдаемых в процессе мониторинга физиологических переменных, вычисленных для вентилируемого пациента значений ненаблюдаемых в процессе мониторинга физиологических показателей, а также одного или более ограничивающих условий физиологических показателей путем регулировки параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких в приведенной в соответствие СЛ-модели вентилируемого пациента для минимизации функции (60) потерь; и
по меньшей мере одно из следующего: (i) отображение информации, указывающей на уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких, и (ii) автоматическое изменение параметров настройки аппарата искусственной вентиляции легких на уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
10. Способ по п. 9, в котором параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких включают долю вдыхаемого кислорода (FiO2) и по меньшей мере один из параметров, включающих параметр давления и параметр объема.
11. Способ по п. 10, согласно которому:
(А) операция проведения вентиляции включает проведение вентиляции с регулируемым объемом, а параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких включают по меньшей мере один параметр объема; и
(В) операция проведения вентиляции включает проведение вентиляции с регулируемым давлением, а параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких содержат по меньшей мере один параметр давления.
12. Способ по любому из пп. 9-11, в котором операция приведения в соответствие включает:
приведение прогнозов из СЛ-модели (40) вентилируемого пациента для собранных значений физиологических переменных с собранными значениями физиологических переменных.
13. Некратковременный носитель для хранения информации, хранящий инструкции, считываемые и исполняемые одним или более микропроцессорами для выполнения способа по п. 9 совместно с аппаратом (10) искусственной вентиляции легких, подсоединенным к вентилируемому пациенту (12) для проведения вентиляции в соответствии с параметрами настройки аппарата искусственной вентиляции легких.
14. Некратковременный носитель по п. 13, в котором функция потерь включает условия потерь, представляющие собой баротравму, оксигенацию, удаление CO2 и кислородную токсичность.
15. Некратковременный носитель по любому из пп. 13, 14, в котором параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких включают: положительное давление в конце выдоха (ПДКВ), долю вдыхаемого кислорода (FiO2), дыхательный объем (Vдых) и частоту дыхания (ЧД).
16. Некратковременный носитель по любому из пп. 13-15, в котором собранные физиологические переменные включают значения по меньшей мере для одного из параметров, включающих скорость потока в дыхательных путях, давление в дыхательных путях, углекислый газ в конце выдоха, частота сердечных сокращений, кровяное давление и насыщение кислородом.
17. Некратковременный носитель по любому из пп. 13-16, в котором способ дополнительно включает:
обеспечение отображения информации, указывающей на уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких, на дисплее (22) в качестве рекомендации для вентилируемого пациента (12).
18. Некратковременный носитель по любому из пп. 13-16, в котором способ дополнительно включает:
обеспечение автоматического изменения параметров настройки аппарата (10) искусственной вентиляции легких на уточненные параметры настройки аппарата искусственной вентиляции легких, и обеспечение автоматического управления аппаратом искусственной вентиляции легких.
RU2017126240A 2014-12-23 2015-12-21 Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели RU2712749C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462096100P 2014-12-23 2014-12-23
US62/096,100 2014-12-23
PCT/IB2015/059819 WO2016103142A1 (en) 2014-12-23 2015-12-21 Systems and methods for model-based optimization of mechanical ventilation

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017126240A RU2017126240A (ru) 2019-01-24
RU2017126240A3 RU2017126240A3 (ru) 2019-06-18
RU2712749C2 true RU2712749C2 (ru) 2020-01-31

Family

ID=55135468

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017126240A RU2712749C2 (ru) 2014-12-23 2015-12-21 Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10835699B2 (ru)
EP (1) EP3238110B1 (ru)
JP (1) JP6730990B2 (ru)
CN (1) CN107209797B (ru)
RU (1) RU2712749C2 (ru)
WO (1) WO2016103142A1 (ru)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9950129B2 (en) 2014-10-27 2018-04-24 Covidien Lp Ventilation triggering using change-point detection
US20170128317A1 (en) * 2015-11-06 2017-05-11 Hill-Rom Services Pte Limited Dynamic control of respiratory therapy devices
US11478595B2 (en) 2016-11-02 2022-10-25 Fisher & Paykel Healthcare Limited Method of driving a form of respiratory therapy
CN117563098A (zh) 2017-10-06 2024-02-20 斐雪派克医疗保健有限公司 呼吸设备
WO2020037509A1 (zh) * 2018-08-21 2020-02-27 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种气道异常识别方法及装置、通气设备、存储介质
US11123505B2 (en) * 2018-12-05 2021-09-21 Aires Medical LLC Breathing apparatus with breath detection software
DE102020001563A1 (de) * 2020-03-10 2021-09-16 Drägerwerk AG & Co. KGaA Medizinsystem zum Bereitstellen einer Behandlungsempfehlung
US11763947B2 (en) 2020-10-14 2023-09-19 Etiometry Inc. System and method for providing clinical decision support
CN112420186B (zh) * 2020-11-09 2022-02-22 丽水市中心医院 Cpr患者使用呼吸机的机械通气参数设置策略及呼吸机
WO2022104808A1 (zh) * 2020-11-23 2022-05-27 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 呼吸支持设备及其通气控制方法和计算机可读存储介质
EP4272788A4 (en) * 2020-12-29 2024-01-24 Zhongda Hospital Southeast University RESPIRATORY SUPPORT DEVICE AND CONTROL METHOD THEREOF AND STORAGE MEDIUM
EP4084008A1 (en) * 2021-04-30 2022-11-02 Universitat Politècnica de Catalunya A medical ventilator system and a method for predicting transient states of a ventilated patient upon changes in mechanical ventilator settings
WO2023230957A1 (zh) * 2022-06-01 2023-12-07 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 通气分析方法、医疗设备、中央站和医疗系统
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
WO2024192512A1 (en) * 2023-03-18 2024-09-26 Novaresp Technologies Inc. Digital twin and artificial intelligence (ai) models for personalization and management of breathing assistance
CN117323525B (zh) * 2023-12-01 2024-02-23 南京沪家医疗科技有限公司 呼吸机的压力控制方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2218081C1 (ru) * 2002-11-28 2003-12-10 Зао "Вниимп-Вита" Устройство автоматизированного измерения характеристик аппаратов искусственной вентиляции легких
US20070000494A1 (en) * 1999-06-30 2007-01-04 Banner Michael J Ventilator monitor system and method of using same
US20120330177A1 (en) * 2009-12-28 2012-12-27 Nawar Nazar Yousif Al-Rawas System and Method for Assessing Real Time Pulmonary Mechanics
US20130284172A1 (en) * 2012-04-27 2013-10-31 Nellcor Puritan Bennett Llc Methods and systems for an optimized proportional assist ventilation

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5632272A (en) * 1991-03-07 1997-05-27 Masimo Corporation Signal processing apparatus
WO2003008027A1 (en) 2001-07-19 2003-01-30 Resmed Ltd. Pressure support ventilation of patients
US7562657B2 (en) * 2004-06-24 2009-07-21 Convergent Engineering, Inc. Method and apparatus for non-invasive prediction of intrinsic positive end-expiratory pressure (PEEPi) in patients receiving ventilator support
EP3432174A1 (en) 2011-06-30 2019-01-23 University of Pittsburgh - Of the Commonwealth System of Higher Education System and method of determining a susceptibility to cardiorespiratory insufficiency
CN202526731U (zh) 2012-03-30 2012-11-14 北京荣瑞世纪科技有限公司 一种通气治疗设备
EP2830498A1 (en) 2012-03-30 2015-02-04 Koninklijke Philips N.V. System and method for power of breathing real-time assessment and closed-loop controller

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070000494A1 (en) * 1999-06-30 2007-01-04 Banner Michael J Ventilator monitor system and method of using same
RU2218081C1 (ru) * 2002-11-28 2003-12-10 Зао "Вниимп-Вита" Устройство автоматизированного измерения характеристик аппаратов искусственной вентиляции легких
US20120330177A1 (en) * 2009-12-28 2012-12-27 Nawar Nazar Yousif Al-Rawas System and Method for Assessing Real Time Pulmonary Mechanics
US20130284172A1 (en) * 2012-04-27 2013-10-31 Nellcor Puritan Bennett Llc Methods and systems for an optimized proportional assist ventilation

Also Published As

Publication number Publication date
US10835699B2 (en) 2020-11-17
RU2017126240A3 (ru) 2019-06-18
RU2017126240A (ru) 2019-01-24
CN107209797B (zh) 2021-08-24
EP3238110B1 (en) 2021-04-07
WO2016103142A1 (en) 2016-06-30
EP3238110A1 (en) 2017-11-01
JP2017538553A (ja) 2017-12-28
JP6730990B2 (ja) 2020-07-29
CN107209797A (zh) 2017-09-26
BR112017013436A8 (pt) 2023-03-07
BR112017013436A2 (pt) 2018-03-06
US20180001042A1 (en) 2018-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2712749C2 (ru) Системы и способы оптимизации искусственной вентиляции легких на основании модели
RU2641516C2 (ru) Система и способ оценки силы дыхания в реальном времени и контроллер замкнутого контура
US11839585B2 (en) Resuscitation and ventilation asynchrony monitor
Major et al. Biomedical engineer’s guide to the clinical aspects of intensive care mechanical ventilation
US11224379B2 (en) Enhancement of respiratory parameter estimation and asynchrony detection algorithms via the use of central venous pressure manometry
CN108135493B (zh) 用于通气机械参数估计的异常检测设备和方法
US11166666B2 (en) Enhanced acute care management combining imaging and physiological monitoring
JP2016526466A (ja) 呼吸パラメータの決定
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
US20230201504A1 (en) System and method for generating patient-specific ventilation settings based on lung modeling
Sivaranjani et al. IoT Based Smart Ventilator for Automatic Oxygen Flow
KR20210131386A (ko) 산소 치료를 받는 환자와 관련하여 결정 지원을 제공하기 위한 방법
US20230190133A1 (en) Generating an indicator of chronic obstructive pulmonary disease
Dawud et al. Low-Cost SpO2 Integrated Neonatal CPAP Device for Low Resource Setting
Alam et al. Design and performance evaluation of a low-cost non-invasive electromechanical ventilator with feedback mechanism
BR112017013436B1 (pt) Sistema de ventilação médico e mídia de armazenamento não transitório
Khemani et al. Effort of breathing guided ventilator management for children: a pilot study