CN104203093A - 用于呼吸能力实时评估的***和方法以及闭环控制器 - Google Patents

用于呼吸能力实时评估的***和方法以及闭环控制器 Download PDF

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Abstract

一种***、方法和非暂态计算机可读存储介质，其用于：检索呼吸参考值；经由通气机评估测试对象的呼吸值；识别所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且基于所识别的差生成设置调整值来调整对所述通气机的设置。

Description

用于呼吸能力实时评估的***和方法以及闭环控制器
技术领域
在医疗保健领域中，机械通气机可以是被设计为机械地将可呼吸的空气移入并移出肺从而为生理上不能呼吸或呼吸不充分的患者提供呼吸机制的任何机器。通气机主要被用于重症监护医务工作、家庭护理以及急诊医务工作(例如，独立的单元)以及用于麻醉中(例如，麻醉机的部件)。
背景技术
在任何给定的一天，在美国35000名患者可能使用通气机，并且全世界100000名患者可能使用通气机。如果通气机不存在几乎所有这些患者将会死亡。这些被通气患者中，大约7-10％将会经历由于***设置中的错误和患者的肺功能评估的不准确而引起的来自通气机***的并发症。因此，对于医学人员来说，选择各种通气机设置的合适值以便为具体患者在具体时间段提供有效的人工通气总体上是一项艰巨的任务。对通气机的设置可以涉及潮气量、呼吸率、压力读数等的值。
发明内容
示范性实施例涉及一种方法，所述方法用于：检索呼吸参考值；经由通气机来评估测试对象的呼吸值；识别所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且基于所识别的差来生成设置调整值以调整对所述通气机的设置。
另一示范性实施例涉及一种***，所述***具有数据检索部件和处理部件，所述数据检索部件用于检索呼吸参考值，所述处理部件被配置为：经由通气机来评估测试对象的呼吸值；识别所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且基于所识别的差来生成设置调整值以调整对所述通气机的设置。
另一示范性实施例涉及一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括能由处理器执行的一组指令。所述一组指令至少能用于：检索呼吸参考值；经由通气机来评估测试对象的呼吸值；识别所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且基于所识别的差来来生成设置调整值以调整对所述通气机的设置。
附图说明
图1示出了根据本文描述的示范性实施例的用于评估被通气患者的呼吸努力并提供适当的设置值的示范性闭环***；
图2示出了根据本文描述的示范性实施例的用于评估被通气患者的呼吸努力并提供适当的设置值的示范性方法；
图3a-3d示出了根据本文描述的示范性实施例的对被测试的肺的气道阻力(R)和该肺的顺应性(C)的实时估计的示范性图形；
图4a-4d示出了根据本文描述的示范性实施例的对在肺测试期间的胸肌压力(Pmus)和呼吸能力值(PoB)的实时估计的示范性图形；
图5a-5d示出了根据本文描述的示范性实施例的被测试的肺的快速(例如，2秒内)实时估计R和C值的示范性图形；
图6示出了根据本文描述的示范性实施例的PoB控制器的实时性能的示范性图形；
图7示出了根据示范性实施例的***的示意图。
具体实施方式
可以参考示范性实施例的下文描述和相关附图进一步地理解示范性实施例，其中，相似的元件以相同的附图标记被提供。示范性实施例涉及用于评估被通气患者的呼吸能力(“PoB”)的***和方法。患者的PoB可以取决于任何数量的变量，例如但不限于，肺的质量、肺的强度等。此外，示范性***和方法为通气机***提供诸如***设置和值的支持性信息。
具体地，示范性***和方法利用闭环反馈控制***以便自动地且无创地地评估被通气患者正在做出多大努力。该努力的评估向用户(例如，临床医生、护理提供者、医院人员等)给出通气机***的适当设置值以做出关于通气机的功能选择以及对这些功能的任何调整的决策。或者，本文描述的示范性***和方法还可以在没有用户介入的情况下自动地执行这些功能的选择和调整。
如将在下文中更详细地描述的，这些示范性***和方法使用优化算法结合闭环控制***来确定患者的肺变量，例如压力和容量。基于这些所确定的变量，所述***和方法将提供对通气机设置的调整以达到期望的呼吸水平。此外，由所述***和方法执行的所述评估允许用户容易地识别通气切断(例如，患者对通气机***的依赖性的减小)的候选。
图1示出了根据本文描述的示范性实施例的用于评估被通气患者的呼吸努力并提供适当的设置值的示范性闭环***100。***100的架构包括控制器110、通气机120、患者130、肺的电路模型150以及优化器170。应当注意的是，尽管图1在130处描绘了“肺测试机”，但该部件可以在医学实践期间附接于患者，或者不附接于患者以校准***100。换言之，在***100的性能测试和校准期间，肺测试机130可以充当患者的肺。为简单起见，图1的肺测试机可以被称为患者130。因此，***100允许患者130的肺强度和肺质量的无创评估，同时提供对应支持信息以调整通气机120。
示范性控制器110例如可以是比例积分控制器。然而，控制器110还可以是具有用于跟踪和干扰抑制的良好稳定性裕度的任何控制器。应当注意的是，尽管控制器110和通气机120被图示为***100内的单独的部件，但这些部件可以被集成在单个部件中。
图1的示范性反馈控制***100描绘了医师190设置期望呼吸能力的参考值(PoBref)。具体地，可以将由医师190设置的PoBref值输入控制器110中。控制器110调整通气机120的设置，由此调整来自通气机的气流的值(Qvent)。当Qvent值到达患者130，患者130通过提供肺中的气流(QL)值和在Y形处的压力(PY)值140而做出响应。之后PY值140被供应到肺的电路模型150，其中，模型150转而提供由模型150计算的气流(Q模型)。
电路模型150是诸如液压RC电路的简单数学模型，该数学模型基于肺的气道阻力(R)和肺的顺应性(C)实时地仿真患者130的肺。具体地，每当模型150的R和C值对应于患者130的那些值时模型150准确地仿真患者的肺。
为了实时地获得患者的R和C值，示范性***100利用优化器170的优化算法。例如，如果Q模型值和QL值不相等(例如，模型150没有仿真患者130)，则误差(error difference)可以被供应到优化器170的优化算法。因此，优化器170可以使用该误差作为将要被最小化的目标函数160的点。由优化器170对目标函数160的及时构建可以被称为“无梯度优化”。应当注意的是，用于优化的这种特定技术仅是由优化器170使用的一个算法的范例。还能够实施任何数量的参数估计算法以便实时地提供充足的结果。
不管由优化器170实施的具体算法，优化器170的输出是R和C的一组新值。之后这些新的R和C值被供应到模型150并且模型150因此被相应地更新。使用R和C值，模型150估计胸肌压力(Pmus)。例如，模型150能够基于以下方程来解出Pmus：
Pmus＝QL·R+VL/C–PY。
一旦估计出Pmus，则PoB在180处被计算并被提供回控制器110。例如，可以使用以下方程来计算PoB：
PoB＝求积分(Pmus·QL dt)。
之后，在控制器110处，将PoB的值180与由医师190设置的参考值(PoBref)进行比较。因此，从该比较确定的误差(error)向通气机120提供了用于适当调整的设置信息。对通气机120做出的调整可以由控制器110自动地执行(例如，在没有用户介入的情况下)，或者，控制器110可以向用户提供用于手动选择通气机120上的值的调整指令。
如以上所描述的，示范性***100允许用户(例如，医师190)工作在更高的策略水平上并且消除了受到通气机120的“管和旋钮”的困扰的需要。由医师190做出的策略决策的一个范例能够是患者130需要不难于10J/min(例如，每分钟胸肌工作的焦耳)的呼吸。使用来自医师190的该高水平设置，示范性***100在不需要医师调整或控制通气机120的情况下完成自动地引导患者以10J/min进行呼吸的任务。如以上所指出的，***100的另一实施例允许医师“在循环中”，因为控制器110向医师190提供适当的通气机设置指令。因此，医师190则可以最终决定是接受还是拒绝由控制器110提供的设置决策(例如，旋钮设置)。
图2示出了根据本文描述的示范性实施例的用于评估被通气患者130的呼吸努力并提供适当的设置值的示范性方法200。应当注意的是，将会参考图1中图示的***100和***100的相关部件讨论方法200。
如以上所详述的，***100允许用户(例如，医师、医院人员等)评估患者130的PoB并建议对通气机120的操作的调整。
根据示范性实施例之一，可以由对现有服务的附加嵌入式部件来执行方法200，所述附加嵌入式部件例如为麻醉机或监测器(例如，飞利浦ALPS平台或飞利浦NM3平台)。或者，可以由医院内(例如，在重症监护病房(“ICU”)、急诊室(“ER”)、手术室(“OR”)等中)的独立通气机来执行方法200。
在步骤205中，***100接收来自用户(例如，医师190)的PoB参考值。尽管示范性***100将医师190描述为PoB参考值的源，但该信息也可以(例如，经由其他人员)手动地或者(例如，经由临床决策支持(“CDS”)***)自动地从任何源被检索。
在步骤210中，***100确定测试对象的肺输出值。这些输出值包括来自测试对象的压力值PY 140和气流值QL。如以上所指出的，测试对象可以是在医学护理下的患者190或者被用来校准***100的测试机。
在步骤215中，***100利用模型150来仿真测试对象的肺。具体地，模型150将测试对象的压力值PY 140接收为输入并基于该值来仿真肺。如以上所描述的，模型150可以是被用来实时仿真肺的数学液压RC电路。
在步骤220中，由于模型150仿真肺，***100确定来自模型150的模型输出值。这些输出值包括来自模型150的气流值Qvalue。
在步骤225中，***100将测试对象的气流值QL与模型150的气流值Q模型进行比较。如果所述值匹配，方法200可以前进到步骤235。然而，如果所述值不匹配，方法200前进到步骤230以进行优化。
在步骤230中，***100的优化器170接收测试对象的气流值QL与模型150的气流值Q模型之间的差，并使用该差作为将要被最小化的目标函数160的点。使用优化算法，优化器170为模型150的气道阻力R和模型150的肺顺应性C设置新值。这些新值被用来更新模型150，并且方法200返回到步骤215以仿真测试对象。
在步骤235中，***100基于匹配模型输出值来计算测试对象的胸肌压力(Pmus)。如以上所详述的，***100可以使用R和C值来利用Pmus模型方程解出Pmus。应当注意的是，这些方程中的任何变量将会随着时间变化。
在步骤240中，***100基于步骤235的所计算的Pmus来估计测试对象的PoB。如以上所详述的，***100可以使用Pmus和QL值来利用PoB方程180解出测试对象的PoB。
在步骤245中，***100将测试对象的PoB与参考PoB进行比较。如果所述PoB值匹配，则***100已经达到医师190期望的呼吸压力和功能。然而，如果所述PoB值不匹配，则方法200前进到步骤250以进行优化。
在步骤250中，***100确定对通气机120的设置的调整。这些调整可以包括改变诸如潮气量、呼吸率、压力读数、气流等的设置。此外，对这些设置的任何调整可以包括对通气机120的操作模式的改变。本领域技术人员应理解，这些各种模式可以以任何数量的递送概念实现，例如但不限于，容量控制的持续强制通气、容量控制的间歇强制通气、压力控制的持续强制通气、压力控制的间歇强制通气、持续自主通气、高频率通气***等。
在步骤255中，***100根据步骤250的所确定的调整来调整通气机120的设置。如以上所详述的，在通气机120的操作上执行的调整可以由***100自动地执行，或者由如***100指导的用户执行。一旦通气机120的设置已经被(自动地或手动地)调整，则***100已经达到医师190期望的呼吸压力和功能。
以上描述的示范性方法200仅是能由***100和***100的相关部件执行的任何数量的步骤的范例。因此，***100不限于示范性方法200所记载的步骤，并且可以执行额外的步骤或少于步骤210-255的步骤和任何子步骤，并且可以以任何顺序执行。
图3a-3d示出了根据本文描述的示范性实施例的对被测试的肺的气道阻力(R)和该肺的顺应性(C)的实时估计的示范性图形300。图3a表明了由模型150计算的气流(Q模型)怎样随着时间来很好地近似患者的肺中的气流(QL)。图3b图示了上文部分的两个信号之间的误差。此外，图3c和3d分别表示R和C值。R和C值两者都可以收敛到先验已经经由肺测试机设置的正确值。因此，优化算法不要求这两个设置值。
图4a-4d示出了根据本文描述的示范性实施例的对在肺测试期间的胸肌压力(Pmus)和呼吸能力值(PoB)的实时估计的示范性图形400。图4a图示作为时间的函数的在Y形处的压力，PY(t)。图4b图示了所估计的气流输出(实线)和实际输出(虚线)，其中，实时近似是可接受的。图4c和4d分别图示了对Pmus和PoB的实时无创估计。
图5a-5d示出了根据本文描述的示范性实施例的被测试的肺的快速(例如，2秒内)实时估计R和C值的示范性图形500。尽管图3描绘了较长时间段(例如，500秒)的实时估计，但是图5a-5d在2秒内完成了相同的任务。R和C的值快速地收敛到正确值，如分别在图5a和5b中详述的。图5c和5d分别图示了在没有参数估计和有参数估计的情况下Q模型和QL两者的收敛。
图6示出了根据本文描述的示范性实施例的PoB控制器110的实时性能的示范性图形600。如以上所描述的，PoBref可以由医师190设置。根据图6，PoBref被设置为-10J/min，其中，空气的拉或推提供了关于该值的符号的改变。在(患者130或者肺机器的)25次呼吸内，达到期望的PoBref。
图7示出了根据示范性实施例的***100的示意图。***100包括处理部件(例如，处理器702)、输入/输出部件704、显示器706以及非暂态计算机可读存储介质(例如，存储器708)。处理器702能够处理经由输入/输出部件704输入的数据，例如从用户接口705和数据检索部件707接收的数据。该数据可以包括用于识别示范性电路模型的呼吸值与测试对象的呼吸值之间的任何误差的呼吸参考值。显示器706可以被用来显示模型信息、来自患者的各种测量结果和读数、机器设置值、设置调整阀、对用户的操作指令等。例如，所显示的建模信息可以从存储器708加载，存储器708包括存储了工业公认的电路模型、指导方针、协议和/或工作流程的计算机化表示的数据库。存储器708还存储已经利用患者特异性信息更新的信息。用户接口704可以包括指出并点击显示器706上的项的鼠标、触控显示器和/或键盘。存储器708可以是任何已知类型的计算机可读存储介质。本领域技术人员将会理解，***100例如是个人计算机、服务器或任何其他处理装置。
本领域技术人员将会理解，以上所描述的示范性实施例可以以任何数量的方式被实施，包括作为单独的软件模块、作为硬件和软件的组合等。例如，***100和相关部件可以是包含存储在非暂态计算机可读存储介质上的代码行的程序，所述程序在被编译时可以在处理器上执行。从以上描述中还应显而易见的是，示范性实施例允许处理设备在用户实施***100时更有效地运行，例如，通过改善医疗保健专业人员的患者呼吸评估，通过基于所评估的努力自动地建议一个或多个通气机设置，通过有助于识别通气切断的候选，通过在切断过程中帮助医疗保健专业人员等。
应注意，根据PCT条例6.2(b)，权利要求可以包括附图符号/标记。然而，本权利要求不得被认为限于对应于附图符号/标记的示范性实施例。
对本领域技术人员将会显而易见的是，可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下在本发明中进行各种修改。因此，本发明旨在覆盖本发明的修改和变型，只要它们落入权利要求书和其等价要件的范围内。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
检索(205)呼吸参考值；
经由通气机来评估(240)测试对象的呼吸值；
识别(245)所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且
基于所识别的差来生成(250)设置调整值以调整对所述通气机的设置。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
根据所述设置调整值来自动地调整(255)对所述通气机的所述设置。
3.如权利要求1所述的方法，其中，评估所述测试对象的所述呼吸值包括：
确定(210)所述测试对象的肺输出压力；
利用使用所述肺输出压力的模型来仿真(215)所述测试对象；并且
测量(220)所述模型的呼吸值。
4.如权利要求3所述的方法，还包括：
识别(225)所述模型的所述呼吸值与所述测试对象的所述呼吸值之间的误差；并且
基于所识别的误差来优化(230)所述模型。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述优化包括：
使用目标函数将所识别的误差最小化；
计算所述模型内的至少一个新变量；并且
利用所述至少一个新变量来更新所述模型。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法被执行在闭环反馈控制***内。
7.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述测试对象的所评估的呼吸值来将所述测试对象识别为对所述通气机的依赖性减小的候选。
8.一种***，包括：
数据检索部件(707)，其用于检索呼吸参考值；以及
处理部件(702)，其被配置为：经由通气机(120)来评估测试对象的呼吸值；识别所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且基于所识别的差来生成设置调整值以调整对所述通气机的设置。
9.如权利要求8所述的***，其中，所述处理部件(702)还被配置为根据所述设置调整值来自动地调整对所述通气机(120)的所述设置。
10.如权利要求8所述的***，其中，所述处理部件(702)通过以下步骤来评估所述测试对象的所述呼吸值：
确定所述测试对象的肺输出压力；
利用使用所述肺输出压力的模型仿真所述测试对象；并且
测量所述模型的呼吸值。
11.如权利要求10所述的***，其中，所述处理部件(702)还被配置为识别所述模型的所述呼吸值与所述测试对象的所述呼吸值之间的误差，并且基于所识别的误差来优化所述模型。
12.如权利要求11所述的***，其中，所述处理部件(702)通过以下步骤来优化所述模型：
使用目标函数将所识别的误差最小化；
计算所述模型内的至少一个新变量；并且
利用所述至少一个新变量来更新所述模型。
13.如权利要求8所述的***，其中，所述***是闭环反馈控制***。
14.如权利要求8所述的***，其中，所述处理部件(702)还被配置为基于所述测试对象的所评估的呼吸值而将所述测试对象识别为对所述通气机(120)的依赖性减小的候选。
15.一种非暂态计算机可读存储介质(708)，包括能由处理器(702)执行的一组指令，所述一组指令至少能用于：
检索(205)呼吸参考值；
经由通气机来评估(240)测试对象的呼吸值；
识别(245)所述呼吸参考值与所述测试对象的所述呼吸值之间的差；并且
基于所识别的差来生成(250)设置调整值以调整对所述通气机的设置。
16.如权利要求15所述的非暂态计算机可读存储介质(708)，其中，所述一组指令还能用于：
根据所述设置调整值来自动地调整(255)对所述通气机的所述设置。
17.如权利要求15所述的非暂态计算机可读存储介质(708)，其中，评估所述测试对象的所述呼吸值包括：
确定(210)所述测试对象的肺输出压力；
利用使用所述肺输出压力的模型来仿真(215)所述测试对象；并且
测量(220)所述模型的呼吸值。
18.如权利要求17所述的非暂态计算机可读存储介质(708)，其中，所述一组指令还能用于：
识别(225)所述模型的所述呼吸值与所述测试对象的所述呼吸值之间的误差；并且
基于所识别的误差来优化(230)所述模型。
19.如权利要求18所述的非暂态计算机可读存储介质(708)，其中，优化所述模型包括：
使用目标函数将所识别的误差最小化；
计算所述模型内的至少一个新变量；并且
利用所述至少一个新变量来更新所述模型。
20.如权利要求15所述的非暂态计算机可读存储介质(708)，其中，所述一组指令还能用于：
基于所述测试对象的所评估的呼吸值来将所述测试对象识别为对所述通气机的依赖性减小的候选。
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