具有决策支持的用于呼吸的机械通气系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于相关患者(5)的呼吸的机械通气系统(10)，所述系统适于提供对机械通气的决策支持。控制装置(12)适于在至少对患者的肺机械功能和/或肺中的气体交换进行了描述的生理学模型(MOD)中使用所述第一数据(D1)和表示血液中的呼吸反馈的第二数据(D2)两者，所述生理学模型包括许多模型参数(MOD_P)。所述控制装置还布置为用于仿真所述通气装置的呼气末正压(PEEP)设置的建议值对生理学模型的一个或多个模型参数(MOD_P)的影响，从而提供关于所述建议的PEEP值的决策支持。本发明专利技术优点在于提供了响应于PEEP的通气机设置的改变而发生的生理机能变化的基于数学的模型，从而允许数学生理学模型预测出对于PEEP的给定值的临床变量变化。

A mechanical ventilation system for decision-making that is used for breathing

The present invention relates to a mechanical ventilation system (10) for breathing in a patient (5), which is adapted to provide decision support for mechanical ventilation. The control device (12) for at least for patients with pulmonary mechanical function and / or pulmonary gas exchange described the physiological model (MOD) used in the first data (D1) and said second data in the blood respiratory feedback (D2) both the physiological model includes many models the parameter (MOD_P). The control device is also arranged for the simulation of ventilation device of positive end expiratory pressure (PEEP) set the recommended values for one or more model parameters of physiological model (MOD_P) effect, so as to provide suggestions about the PEEP value of decision support. The invention has the advantages that the mathematical model based on the change of physiological function and provides ventilation in response to the setting of the PEEP changes, thus allowing the mathematical models to predict the physiological variables for clinical changes of PEEP given value.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】具有决策支持的用于呼吸的机械通气系统
本专利技术涉及一种具有针对肺通气机设置的决策支持的用于相关患者的呼吸的机械通气系统。具体地，本专利技术涉及一种协助进行有关肺通气机设置的决策的决策支持系统，其可以在改变通气机设置时适应患者的改变的生理机能。本专利技术还涉及用于操作机械通气系统的相应方法以及当在适当计算机上执行时用于操作机械通气系统的相应计算机程序产品。
技术介绍
住在加护病房中的患者通常接收用于其通气的机械支持。选择机械通气的合适水平并非小事，已经证明合适的设置能够减小死亡率[1](参见说明书末的引用列表)。关于机械通气机的设置的挑战在于，每个设置可能对于患者的一个生理参数是有利的，但对于另一生理参数是不利的。目前，如果出现某些状况，临床医生可以通过通气机屏幕、对生理参数进行监测的额外装置(二氧化碳分析仪、脉搏氧饱和度仪、监测仪等)以及报警设置来获得帮助。已经开发出决策支持系统以将通气机设置的失误最小化[2-5]，其中一个系统还针对利用了患者生理学模型和临床偏好而开发。然而，在先的决策支持系统均基于在通气机设置改变时患者生理参数保持恒定这一假设。对于诸如吸入氧和呼吸率之类的通气机设置中的小改变通常是这样，但当执行通气机设置的大改动或者当修改诸如呼气末正压(PEEP)之类的设置时则不是这样。例如，PEEP影响血流量以及肺泡(肺的最小单位，在其中发生气体交换)的机械和气体交换特性[6]。很遗憾的是，各患者可能对PEEP中的改变作出大相径庭的响应，并且不可能根据一组通气机设置的测量结果来预测患者将会对PEEP中的改变如何响应。患者对PEEP改变的响应跨度从气体交换和/或血流量和/或肺力学的改善到对肺生理学这些方面中的一个或全部的不良影响(例如见某些气体交换和肺力学参数的改变，图1清楚地展示了这一问题)。如果决策支持系统不能适应这样的响应并基于错误的预测提供建议，则所提供的建议很可能导致患者预后的恶化。WO97/20592(其属于美国Cardiopulmonary公司)公开了一种对机械通气机中的通气机气动系统进行控制的通气机控制系统。可以提供仿真器用于在调节控制之前预测患者的肺系的状态。应用的仿真器可能预测呼吸方式，但看起来并不基于对患者生理机能的任何更深入的了解。因此，具有针对肺通气机设置的决策支持的改进机械通气系统和/或用于针对机械通气的决策支持的相应系统(其能够响应于机械通气的改变而适应患者生理机能的改变)将会是有利的。
技术实现思路
本专利技术进一步的目的是提供现有技术的替代方式。特别地，可以将本专利技术的目的看作提供一种具有决策支持的机械通气系统，其通过调节通气机设置来解决现有技术的上述问题，尤其是关于患者将如何对PEEP中的改变作出响应的不确定性。因此，在本专利技术的第一方面中旨在通过提供一种具有针对肺通气机设置的决策支持的机械通气系统来达到前述目的和若干其他目的，该系统尤其能够响应于机械通气机设置中的改变来适应患者生理机能的改变并相应地调整决策支持。在第一方面中，本专利技术涉及一种用于相关患者的呼吸的机械通气系统，所述系统适于提供对机械通气的决策支持，所述系统包括：-通气装置，其能够以空气和/或一个或多个医用气体对所述患者进行机械通气，所述通气装置具有包括呼气末正压(PEEP)设置的多个设置(V_SET)，-控制装置，所述通气机装置可由所述控制装置通过与其的操作性连接来控制，以及-测量装置，其布置为用于测量吸入气体和/或所述患者的响应于机械通气而在呼出气体中的呼吸反馈，所述测量装置能够将第一数据(D1)传递到所述控制装置，其中所述控制装置适于在至少对患者的肺机械功能和/或肺中的气体交换进行了描述的生理学模型(MOD)中使用所述第一数据(D1)和表示血液中的呼吸反馈的第二数据(D2)两者，所述生理学模型包括许多模型参数(MOD_P)，并且其中所述控制装置还布置为用于仿真所述通气装置的呼气末正压(PEEP)设置的建议值对生理学模型的一个或多个模型参数(MOD_P)的影响，从而提供关于所述建议的PEEP值的决策支持。本专利技术特别有利地但非排他地用于提供响应于通气机设置的改变而发生的生理机能变化的基于数学的模型，其允许预测患者生理学参数的变化，从而允许数学生理学模型预测出临床变量对于PEEP的给定值的变化。因此，包括了决策支持系统的额外的抽象层次。这随后可允许在不同水平的PEEP上的所有通气机设置的最优化，最终允许该系统提出对最优PEEP的初步建议。由于不可能根据一个测量点及时地预测PEEP的最优水平，因此通常以逐步的方式选择PEEP，其中小步地改变PEEP并监测患者的响应。在临床设置中应用了两个总体策略；在肺复张(短时段内的高气道压力)之后，逐步地减小PEEP直到找到最优平衡，或者逐步地增大PEEP直到找到最优平衡。由于这两个策略分别取决于吸气肺机械功能和呼气肺机械功能，因此得出的最优PEEP会不同。因此，本专利技术更为新颖的是包括用于选择计算最优PEEP的适当生理学模型的算法，使得决策支持系统能为这两个总体逐步式PEEP策略中的任一个提供建议(见图6和下文的相应说明)。所建议的PEEP水平和其他通气机设置会导致无法预料的患者生理学参数的不同变化，并且由模型进行初始的描述。例如，PEEP增大会使一些肺区复张(分流改善，顺应性改善)，这些区中的一部分会发展出较低的肺叶不张(低V/Q劣化，不良的氧合)，并且压力增大会导致一些肺区使收缩的血管高度膨胀，结果产生损害气体交换的肺泡死腔(高V/Q劣化，CO2增加，pH降低，顺应性降低)。作为替代方式，PEEP增大会引起恒定分流下无复张，顺应性下降以及代表有害的PEEP选择的肺泡死腔显著增加。为克服该问题，本专利技术包括用于学习患者响应并使生理学参数变化的模型适应于该响应的算法并相应地更新决策支持。一些数学生理学模型需要实验进程(procedure)来将生理学参数调整到当前患者状态。在用于找出最优通气机设置的逐步式策略的过程中这将是有问题的，因为实验进程在每一步的重复执行将会延长对最优通气机设置的寻找。因此，作为又一实施例，本专利技术可以包括贝叶斯或类似学习方法，其中逐步地学习用于计算决策支持的模型参数，在学习当前值时将在前步骤的值纳入考虑。贝叶斯方法之前已经用于模型参数的初步估计[7]，但并不作为对改变生理机能的响应。应当提及的是，可以关联于处在完全受支持的通气模式或协助通气模式下的患者来实施本专利技术。作为替代方式，可以关联于处在所谓的混合通气模式(即完全受控通气模式和受支持通气模式的结合)下的患者来实施本专利技术。一些非限制性和非穷举性术语说明给出如下：决策支持：在本文上下文中，术语“决策支持”应当以该术语的最宽泛意义进行理解，决策支持涵盖了用于协助用户(这里为临床医生)作出决定的任何手段。其包括数据的组织、集合和呈现以及为理性决定提供建议。传统上，决策支持系统(DSS)在与DSS的用户进行互动方面是被动、主动和合作中的一种情况。本专利技术一般不只限于这些互动种类中的任一种。生理学模型：在本文上下文中，术语“生理学模型”应当理解为所应用的生理学模型的最宽泛意义，这里，术语生理学模型涵盖了用于链接临床可数学地测量的值并用于各个患者的任何手段，即，需要用来调整模型以描述各个患者的生理机能的任何参数均应本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于相关患者(5)的呼吸的机械通气系统(10)，所述系统适于提供对机械通气的决策支持，所述系统包括：‑通气装置(11)，能够以空气和/或一个或多个医用气体对所述患者进行机械通气，所述通气装置具有包括呼气末正压(PEEP)设置的多个设置(V_SET)，‑控制装置(12)，所述通气机装置是可由所述控制装置通过与其的操作性连接而控制的，以及‑测量装置(11a,11b)，布置为用于测量吸入气体和/或所述患者的响应于机械通气而在呼出气体中的呼吸反馈，其中所述测量装置能够将第一数据(D1)传递到所述控制装置，其中所述控制装置适于在至少对患者的肺机械功能和/或肺中的气体交换进行了描述的生理学模型(MOD)中使用所述第一数据(D1)和表示血液中的呼吸反馈的第二数据(D2)两者，所述生理学模型包括许多模型参数(MOD_P)，并且其中所述控制装置还布置为用于仿真所述通气装置的呼气末正压(PEEP)设置的建议值对生理学模型的一个或多个模型参数(MOD_P)的影响，从而提供关于所述建议的PEEP值的决策支持。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.09.12 DK PA2014705651.一种用于相关患者(5)的呼吸的机械通气系统(10)，所述系统适于提供对机械通气的决策支持，所述系统包括：-通气装置(11)，能够以空气和/或一个或多个医用气体对所述患者进行机械通气，所述通气装置具有包括呼气末正压(PEEP)设置的多个设置(V_SET)，-控制装置(12)，所述通气机装置是可由所述控制装置通过与其的操作性连接而控制的，以及-测量装置(11a,11b)，布置为用于测量吸入气体和/或所述患者的响应于机械通气而在呼出气体中的呼吸反馈，其中所述测量装置能够将第一数据(D1)传递到所述控制装置，其中所述控制装置适于在至少对患者的肺机械功能和/或肺中的气体交换进行了描述的生理学模型(MOD)中使用所述第一数据(D1)和表示血液中的呼吸反馈的第二数据(D2)两者，所述生理学模型包括许多模型参数(MOD_P)，并且其中所述控制装置还布置为用于仿真所述通气装置的呼气末正压(PEEP)设置的建议值对生理学模型的一个或多个模型参数(MOD_P)的影响，从而提供关于所述建议的PEEP值的决策支持。2.根据权利要求1所述的机械通气系统，其中所述控制装置还布置为用于仿真所述通气装置的呼气末正压设置的多个值(PEEP；1,...,n)对所述生理学模型的一个或多个模型参数(MOD_P)的影响，从而提供关于所述多个PEEP值的决策支持。3.根据权利要求2所述的机械通气系统，其中所述控制装置还布置为用于建议所述通气装置的呼气末正压设置的多个值(PEEP；1,...,n)之中的最优值。4.根据权利要求1或2所述的机械通气系统，其中所述控制装置还布置为通过基于所述通气装置的呼气末正压(PEEP)设置的至少两个在先值的仿真来执行仿真所述通气装置的PEEP设置中的一个或多个值对所述生理学模型的一个或多个参数(MOD_P)的影响。5.根据权利要求1或2所述的机械通气系统，其中所述控制装置还布置为通过基于所述通气装置的呼气末正压(PEEP)设置的至少两个仿真值的仿真来执行仿真所述通气装置的PEEP设置中的一个或多个值对所述生理学模型的一个或多个参数(MOD_P)的影响。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述控制装置包括一个或多个呼气末正压(PEEP)模型(20)，每个PEEP模型包括作为所述通气装置的PEEP设置的函数的生理学模型的模型参数(MOD_P)。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述PEEP模型(20)中的一个或多个在开始改变PEEP设置之前和/或在改变PEEP设置之时对患者和/或患者的临床状况进行适应。8.根据权利要求7所述的系统，其中所述PEEP模型(20)中的所述一个或多个通过学习模块来适应患者，所述学习模块具有一组PEEP模型参数(MOD_P_PEEP)的先验设置，所述先验设置基于对应的生理学模型(MOD)的当前测量的模型参数(MOD_P)值，优选地基于以患者类型和/或临床状况为基础的贝叶斯分布。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述生理学模型(MOD)中的一个或多个在开始改变PEEP设置之前和/或在改变PEEP设置之时对患者和/或患者的临床状况进行适应。10.根据权利要求1或9所述的系统，其中一个或多个附加的生理学模型(MOD)还描述了患者的新陈代谢、患者的血液循环、患者的酸碱状态、针对患者的氧和/或二氧化碳输送、以及/或者患者的呼吸驱动。11.根据权利要求10所述的系统，其中至少两个生理学模型通过共有一个或多个变量而成为一体。12.根据权利要求1所述的系统，其中所述控制装置包括用于为患者...

【专利技术属性】
技术研发人员：达恩·斯蒂佩尔·卡尔宾，斯蒂芬·爱德华·雷斯，雅各布·布雷达尔·延森，
申请(专利权)人：慕曼德保健公司，
类型：发明
国别省市：丹麦,DK