基于人工智能技术的呼吸机通气模式个性化定制方法研究

基于人工智能技术的呼吸机通气模式个性化定制方法研究

许晓峰

 南京舒普思达医疗设备有限公司  江苏南京  211500

摘  要：为了提高重症患者机械通气效果，实现通气模式参数的实时预测和自动调整。试验共招募了50名重症患者，包括急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者和其他呼吸衰竭患者。通过记录患者的呼吸数据和生命体征数据，分析不同通气模式下的效果。结果表明，双水平正压通气（BiPAP）在重症患者机械通气中表现出更好的效果，能有效改善患者的呼吸功能，减少呼吸功耗。S/T模式在改善患者呼吸功能方面表现尤其突出，能有效提高患者的通气效率,为医学领域的相关从业者提供一定参考。

关键词：人工智能技术；呼吸机通气模式；个性化定制

0 引言

由于患者个体差异较大，传统的固定参数通气模式往往不能满足患者的个性化需求，导致治疗效果不尽如人意[1]。为了解决这一问题，基于人工智能技术的呼吸机通气模式个性化定制方法应运而生。该方法通过对患者的生理参数、病情状况等进行实时监测和评估，利用人工智能算法对大量历史数据进行训练和学习，为患者量身定制优质的通气模式参数。

1 呼吸机通气模式概述

1.1呼吸机基本原理

呼吸机的基本原理是建立一个大气与肺泡之间的压力差，实现肺部通气。在机械通气过程中，通过在呼吸道口（如口腔、鼻腔或气管插管）直接施加正压力，使施加的压力超过肺泡内的压力，从而产生压力差[2]。当正压力作用时，气体进入肺部，即吸气过程；当压力释放时，肺泡内的压力高于大气压，导致肺泡内的气体排出体外，即呼气过程。呼吸机通过这一原理，模拟并替代了人体的自然呼吸过程，为无法自主呼吸或呼吸功能不全的患者提供必要的呼吸支持。

1.2常用通气模式

指令（控制）通气是一种完全由呼吸机掌控的通气模式。在此模式下，呼吸机会按照预设的频率、潮气量和吸气时间向患者提供呼吸支持。患者在此模式下无法触发呼吸机产生呼吸，完全依赖于呼吸机的控制。辅助通气允许患者在需要时触发呼吸机，获得足够的氧气输送。当患者尝试吸气并产生足够的负压时，呼吸机会提供预设的潮气量。此模式下，呼吸机与患者的呼吸努力同步，为患者提供所需的呼吸支持。支持通气是一种更为灵活的通气模式，它根据患者的呼吸努力提供不同程度的支持。在此模式下，呼吸机会监测患者的吸气流量和吸气努力，并根据需要提供适当的压力支持，以确保患者获得足够的潮气量。自主呼吸模式下，呼吸机不提供任何指令性的呼吸支持，而是监测患者的自主呼吸并提供必要的辅助。这通常涉及到为患者提供氧气和/或加湿的空气，但不控制患者的呼吸频率或潮气量。此模式适用于那些能够自主呼吸但需要额外氧合或呼吸支持的患者。

1.3通气模式选择指南

容量控制通气模式（V-A/C）当患者病情不平稳，呼吸生理参数不明确时，选择V-A/C模式可保证基本的潮气量满足患者需求。设定潮气量（通常300-500mL），呼吸机会根据设定的潮气量调整压力，压力控制通气模式（P-A/C）适用于病情平稳，已知患者气道阻力和肺顺应性的情况。设定吸气压力，呼吸机以恒定的压力送气，潮气量会根据患者的肺顺应性和气道阻力变化。自主通气模式（SPONT）患者能够自主呼吸，但需要额外的氧合或呼吸支持。呼吸机监测患者的自主呼吸并提供必要的辅助，但不控制呼吸频率或潮气量。容量控制+自主通气模式（V-SIMV）作为初始设置，尤其适用于刚插管的患者，可减少呛咳触发的不必要控制通气。设定较低的潮气量（如350mL）和呼吸频率（如15次/分），允许患者自主触发呼吸。压力控制+自主通气模式（P-SIMV）患者病情平稳，需要锻炼恢复自主呼吸功能。设定吸气压力和支持频率，呼吸机在患者自主呼吸时提供压力支持。

心跳骤停时的心肺复苏选择V-SIMV或V-A/C模式，设置高压力报警和压力限制（不低于60cmH2O），确保有效通气。不同通气模式及其参数设置见表1。

表1 不同通气模式及其参数设置

容量控制通气模式（V-A/C）适用于患者病情不平稳，呼吸生理参数不明确的情况。在这种模式下，呼吸机根据设定的潮气量来调整压力，压力控制通气模式（P-A/C）适用于病情平稳，已知患者气道阻力和肺顺应性的情况。在这种模式下，呼吸机以恒定的压力送气，潮气量会根据患者的肺顺应性和气道阻力变化进行调整。自主通气模式（SPONT）适用于患者能够自主呼吸，但需要额外的氧合或呼吸支持的情况。呼吸机会监测患者的自主呼吸并提供必要的辅助，容量控制+自主通气模式（V-SIMV）特别适用于刚插管的患者，可减少呛咳触发的不必要控制通气。这种模式下设定了较低的潮气量和呼吸频率，允许患者自主触发呼吸。压力控制+自主通气模式（P-SIMV）适用于患者病情平稳，需要锻炼恢复自主呼吸功能的情况。在这种模式下，呼吸机在患者自主呼吸时提供压力支持。

2 人工智能技术在呼吸机通气模式个性化定制中的应用

2.1数据采集与分析

在呼吸机通气模式个性化定制中通过无线传输技术，实时采集呼吸机的各项数据，包括呼吸频率、潮气量、吸气压力等，并将这些数据传输到远程上位机服务器进行处理[3]。通过对呼吸波形的分析，可以判断出患者的呼吸状况以及是否存在呼吸机管道积液等问题，为后续的模型建立和通气模式个性化定制提供依据。

2.2模型建立与优化

在数据采集与分析的基础上，人工智能技术可以建立呼吸机通气模式的预测模型。利用机器学习算法，对大量历史数据进行训练和学习，挖掘出数据之间的内在联系和规律，建立起准确的预测模型。根据患者的具体情况和实时数据，预测出最适合的通气模式参数设置。在模型建立过程中，人工智能技术还可以对模型进行不断优化。通过对比分析不同模型的预测结果和实际治疗效果，发现模型的不足之处并进行改进。

例如，在呼吸机管道积液的判定中，利用人工智能技术建立基于小波变换的积液检测模型。通过对大量呼吸波形数据的学习和分析，模型可以自动提取出积液特征并进行准确判断。基于数据驱动的模型建立方法有效提高积液检测的准确性。

2.3模式个性化定制方法

数据采集通过无线传输技术，呼吸机可以实时采集患者的呼吸数据，数据被传输到远程上位机服务器进行处理。利用大数据分析技术，对这些数据进行深入挖掘和分析，提取出与通气模式相关的关键特征。基于采集到的数据，人工智能技术可以建立呼吸机通气模式的预测模型。模型能够根据患者的具体情况和实时数据，预测出最适合的通气模式参数设置。在模型建立过程中，人工智能技术还可以对模型进行不断优化。通过对比分析不同模型的预测结果和实际治疗效果，发现模型的不足之处并进行改进。

3 试验设计与结果分析

3.1研究设计

在当前医学领域中，机械通气能够通过人工智能技术建立更为精确的肺力学模型，预测最佳PEEP值，优化呼吸机的参数设置。设计了一种基于人工智能的呼吸机调节系统，该系统通过手机患者的呼吸数据，包括压力、流量和容量，利用数据建立患者的个体化肺力学模型，模型基于非线性迟滞曲线，准确模拟肺的弹性和阻力特性[4]。通过此模型，预测不同PEEP水平下的肺力学参数变化，从而找到最佳的PEEP值。对于当前的模拟现状，设计了人机对抗识别模块实时监测患者的呼吸波形，识别并判断人机对抗的类型，计算自主呼吸的努力强度。结合肺力学模型的预测结果和人机对抗的识别结果，对呼吸机参数进行自动调整，以达到最佳的通气效果。

3.2试验参与者

本试验共招募了50名需要机械通气的重症患者，包括急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者和其他呼吸衰竭患者。所有患者均接受了详细的临床评估。在试验过程中，记录了每位患者的呼吸数据，包括呼吸机上的压力、流量和容量等波形数据，以及患者的生命体征数据，为后续的模型建立和结果分析提供依据。

3.3试验结果与分析

发现双水平正压通气（BiPAP）在重症患者机械通气中表现出更好的效果，能有效改善患者的呼吸功能，减少呼吸功耗。S/T模式在改善患者呼吸功能方面表现尤其突出，能有效提高患者的通气效率和舒适性。重症患者机械通气试验数据见表2。

表2 重症患者机械通气试验数据

注：A/C模式表示辅助/控制模式，BiPAP模式表示双水平正压通气模式，S/T模式表示同步间歇指令通气+压力支持模式。

双水平正压通气（BiPAP）在重症患者机械通气中表现出更好的效果。根据表1的数据，使用BiPAP模式的呼吸机参数平均值为：压力15.5 cmH2O，流量31 L/min，容量510 mL，呼吸功耗10.75 W。用BiPAP模式的患者在呼吸功能方面得到了有效改善，同时呼吸功耗也相对较低。S/T模式在改善患者呼吸功能方面表现尤其突出。从表1中可以看出，使用S/T模式的呼吸机参数平均值为压力18 cmH2O，流量35 L/min，容量550 mL，呼吸功耗12 W。数据表明，让使用S/T模式的患者在通气效率和舒适性方面得到了进一步提升。

在重症患者的机械通气治疗中，双水平正压通气（BiPAP）尤其是S/T模式具有较好的应用效果，值得进一步推广和应用。

4 结语

基于人工智能技术的呼吸机通气模式个性化定制方法能够有效提高重症患者的机械通气效果。实时预测和自动调整通气模式参数，双水平正压通气（BiPAP）和S/T模式表现出良好的效果，有效改善患者的呼吸功能并减少呼吸功耗。

参考文献

[1] 陈凤美,李秋莲.无创呼吸机S/T通气模式联合中药内服治疗AECOPD合并II型呼吸衰竭临床研究[J].中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生, 2023.

[2] 水小芳,陈文宇,刘加良,等.医护一体化模式在双水平气道内正压呼吸机辅助通气治疗中的应用[J].  2022(5).

[3] 甘景帆,蒋慧,严国美,等.重症支气管哮喘实施无创呼吸机持续正压通气模式间断治疗的效果研究[J].中国实用医药, 2023, 18(2):48-50.

[4] 单文浩.自适应支持通气+iV-Cycle智能同步技术模式在急性呼吸窘迫综合征患者中的临床应用[J].中国医疗器械信息, 2023.

作者简介：许晓峰（1995.02），男，汉，江苏南京人，本科，助理工程师，研究方向：医疗器械软件研发。