改善Covid-19患者的自学辅助通风患者的呼吸支持

随着大流行的继续蹂躏世界，机械呼吸机对于无法自行呼吸的Covid-19患者的生存至关重要。其中一个主要挑战正在跟踪和控制呼吸机的压力，以确保患者准确地获得所需的空气量。埃因霍温技术大学的研究人员（TU / E）开发了一种基于自学习算法的技术，可以提高控制器的性能十因素十。结果呈现在IFAC2020，这是一个关于自动控制的主要国际会议。

一个机械呼吸机当它们不再能够自己（充分）时，泵出空气进出患者的肺部。空气的交替流动使肺部交换有限公司₂对于O.₂在血液中，因此确保患者的生存。为了确保患者获得所需的空气量，这对气压准确遵循医生的指示至关重要。如果要这样做，可能会导致更高的死亡率。

这不是一个微不足道的问题。不是每个患者都是一样的，并且用于将空气进入患者的软管和鼓风机系统可能会有所不同，导致不受欢迎的不一致。因此，已经使用了许多研究来纠正这个问题，使用自适应反馈控制等技术。然而，这些技术依赖于准确的患者模型，在实践中并不总是可用的，因为不是每个患者都是一样的。

TU / E的研究人员采用了替代控制技术，涉及机械工程系的汤姆oomen教授正在开发高科技行业的应用，如打印机和晶圆扫描仪。这种技术基于自学习算法，利用呼吸患者（许多Covid-19患者）呼吸呼吸趋于非常规律，就像工业中的许多过程一样。

重复控制

该技术称为重复控制，可以从机器错误中学习，并且能够在几个迭代中校正它们，使用来自机器中的传感器的测量数据。为机械呼吸机进行这样做，即使患者的肺部容量未知，它可以通过呼吸机提供的压力和流量的准确性增加。

该技术在实验室的人工肺部测试。在所有三种场景（婴儿，儿童和成人）中，压力跟踪的性能优于现有设备。

“由于我们应用的自学算法，无论患者连接到设备，我们都能够实现非常精确的压力水平。这使得治疗更加不变，”Joey Reinders，Ph.D。机械工程系的动态和控制部分中的候选人和其中一个研究人员。

驯鹿和他的同事在2019年做了大部分研究，冠心病大流行仍然是一种令人透断的幻想。“当我们开始研究时，我们不知道它会变得如此相关，”他说。“我对结果非常满意，有一天可以证明救生员新冠病毒耐心。”

未来的研究

他指出，在实践中使用之前需要进行更多的研究。驯鹿和他的同事只测试镇静患者，因为他们的呼吸模式是如此常规的重复控制效果最佳。然而，呼吸机也用于仍然有意识的患者，并且谁可能开始意外呼吸。呼吸机需要能够应对这种情况。

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