[0001] 用肺诊断控制人工肺通气的方法,以及用于实现该方法的肺通气器,特别是用于异质性受损肺的肺通气器 [0002] 技术领域 [0003] 本发明涉及一种通过测量和评估呼吸力学来诊断患者肺部的方法,在此基础上设置人工肺通气的优化调节控制。 本发明的主题是基于借助肺呼吸机实现的测量进行诊断的方法,并且本发明的主题同样是肺呼吸机本身,由此其具有诊断功能或机制(模式) 人工肺通气的控制可以至少部分地自主设置。 [0004] 现有技术水平 [0005] 用于人工肺通气的装置在现有技术中是已知的,由此这些装置能够以期望的参数精度控制呼吸气体的输出(output,outlet); 主要可设置的参数有通气频率(f)、吸气和呼气时间(Ti、Te)、潮气量(Vt)、呼气末正压(PEEP)、压力控制模式下的通气支持压力(Ppc) , 等等。 临床实践中的方法是已知的,其中基于人口统计数据和关于患者的其他数据来设置人工肺通气的相应制度(模式)。 然而,很明显,在肺部异质性受损的情况下,无法设置这种对不同受损隔室最佳的通用方案。 这种不足不认为是现有技术的不足,而是人工肺通气的某种生理极限。 [0006] 在肺的解剖异质性(不均匀、非均质)损伤的情况下,例如急性肺损伤(ALI)或急性呼吸窘迫综合征(ARDS)、毛细支气管炎、肺水肿、肺挫伤等,存在 许多功能受到不同影响但生物物理学相似的隔室在解剖学上广泛分布在整个肺部。 根据出版物 DE4232298A1、CN101384298A 的解决方案, [0007] US2007062532A1 改进了具有矩形流道的受控通气量的设置,然而,这并没有导致不同受影响的肺室的呼吸得到期望的改善。 总体而言,肺通气机制的设置主要取决于疾病的病理生理学和医生的经验,医生评估许多数据以决定行动方案,包括实验室数据和显示方法的结果(包括 X 射线和 CT) 肺部扫描)。 [0008] 出版物 US 20150114395 A1 描述了如何通过测量呼吸反应来确定特定患者呼吸状态的最佳参数。 然而,在一组压力状态下的测量并不能提供异质性受损肺的所有相关数据。 [0009] 这样的解决方案是期望的并且是未知的,其将借助人工肺呼吸机来诊断患者的特定肺部,然后根据诊断结果针对特定患者的需要设置优化的呼吸方案。 该解决方案应尽可能自动化所有流程,从而减轻医生和其他专业人员的负担。 [0010] 发明的本质 [0011]上述缺陷通过人工肺通气的方法得到显着补救,诊断肺的机械特征,主要是异质性受损的肺,其中终止于患者气管的管道(管道)连接到肺的输出 呼吸机,并且根据本发明,呼吸气体的流出过程由控制单元根据各种呼吸机制的设置进行电子控制,其本质在于根据结果设置呼吸机制 人工通气的诊断阶段,包括测量呼气潮气量 Vte 和呼气时间常数 TauE 在至少三个随后上升的呼气末正压 PEEP 水平,随后计算 TaeE 指数 (TEI) 的优化值 对于呼气末正压 PEEP 的每个水平,作为呼气潮气量 Vte 值与相应呼气时间常数 TauE 的乘积,呼吸状态为 以这样一种方式设置,即它包括呼气末正压 PEEP,该范围内至少有一个优化过程值 TEI(指数)的局部峰值被定位。 [0012] 本发明的本质是一种方法,其中借助于肺力学间接测量肺部,优选地对处于不同位置的患者进行测量。 在诊断阶段,在不同水平的呼气末正压 PEEP 下测量患者肺部的呼气反应,随后在诊断期间从人工通气的整个过程中取出呼气末正压 PEEP 的最佳范围 阶段,由此根据该范围随后优化人工肺通气期间的通气制度。 诊断阶段可以优选地每次都重复,因为根据治疗过程肺部状态的变化是可以预期的。 针对患者俯卧位和患者仰卧位独立实现的诊断阶段将立即显示哪个位置更适合具有特定肺部特征的患者。 [0013] 通常,诊断阶段将在三个随后上升的呼气末正压 PEEP 水平下运行。 如果在诊断阶段,呼气末正压 PEEP 水平将从 0 上升到 18 cmkhO,例如在 0、5、8、10、12、15、18 cmkhO 水平,我将是更可取的。 每一级呼气末正压PEEP至少实现5个呼吸周期; 最好有15个呼吸周期。 实现超过 25 个呼吸周期会延长诊断阶段,并且不会带来任何明显的测量改进; 根据临床试验,使用最近 5 到 10 个呼吸周期的平均值就足够了。 [0014] 术语“诊断阶段”表示对患者进行人工通气的过程,即诊断阶段也履行人工、机器支持呼吸的功能,但在人工呼吸期间评估肺部对各种反应的反应。 压力制度。 诊断阶段不应持续太久,因为某些压力方案不适合给定患者和给定呼吸位置,从长远来看可能会造成损害。 这是在诊断阶段确定的。 可能优选重复两个诊断阶段,一个用于患者的俯卧位,第二个用于患者的仰卧位。 随后,根据 优化值 TauE Index 或根据该优化值的过程,分别确定更合适的位置。 [0015]优化值 TauE 指数是呼气潮气量 Vte 的值与相应的呼气时间常数 TauE 的乘积,其中两个因素都是在给定的呼气末正压 PEEP 水平下测量的。 对于每个逐渐升高的呼气末正压 PEEP 水平,测量呼气潮气量 Vte 和呼气时间常数 TauE 的值,这些值的平均值 - 或初始呼吸周期测量值之外的值的平均值, 分别计算呼气末正压上升后的动态变化误差 PEEP -,并将这些值的平均值相互相乘。 [0016] 从生理学的角度来看,呼气潮气量 Vte 值与相应呼气时间常数 TauE 的乘积为后续优化提供了很多信息,因为这两个因素的乘积会相互权衡这些因素。 例如,如果在给定的呼气末正压 PEEP 下呼气潮气量 Vte 较低,则呼气时间常数 TauE 的值在后续优化中得到修正,这基本上意味着肺部换气量较低 . 因此,本发明的一个重要元素是更好地表征患者肺部状态的新优化参数的定义。 这随后实现了一种简单的优化可能性,其中寻求这样的呼气末正压 PEEP 范围,其中优化参数将足够高,或者将分别包括优化参数 TEI 过程的至少一个峰值。 [0017] 这种方法允许人工通气设置最佳状态,即使没有医生的技能,因此它可以自动运行或在自动化处理绝大多数病例的状态下运行。 [0018] 为了评估和选择呼气末正压PEEP的最佳范围,优化参数的过程优选地插入四种模式之一:Hill、Straight、Descending、Other。 在前三种模式中,呼气末正压 PEEP 的确切范围由算法自动设置,由此它将包括至少两个相邻的压力水平。 这三种模式适用于大多数患者的肺部,并且它们具有与模式名称相对应的优化参数 TEI 曲线的典型过程。 在其他模式的情况下,如果 优化参数TEI显示在显示设备上,医生选择合适的呼气末正压PEEP范围。 [0019] 呼气末正压 PEEP 的评估和选择可以包括创建具有优化值 TEI 过程的曲线或图表。 曲线的走向通过一种已知的方法来分析,例如用于评估多项式的​​方法。 随后,在三种模式之一(山、直、降)下的包含可能涉及创建曲线的一阶导数、局部最大值的设置以及其相对于曲线其他部分的位置的设置。 如果此方法未导致包含在 Hill、Straight 或 Descending pattern 下,所有情况都将归档在 Other 下并手动评估,即根据专家的经验。 [0020] 随后,根据所选算法,将设置呼气末正压 PEEP 的范围,人工通气将在该范围内运行,直到最终的进一步诊断阶段,即,例如 24 小时后。 在确定呼气末正压PEEP的范围时,可以这样进行:首先选择呼气末正压PEEP的基本值,其中最优化值TEI最大,然后选择邻近的呼气末正压PEEP值 选择呼气末正压PEEP,其中优化值TEI达到最大优化值TEI的至少60%和至多80%。 [0021]为了确保诊断阶段足够安全,可以在整个诊断阶段和诊断阶段开始前的某个时间用纯氧O 2 进行预充氧。 诊断阶段的开始可以包括一次呼气暂停以实现完全呼气。 [0022] 现有技术的不足也通过肺诊断用于人工肺通气的肺通气得到补救,主要针对异质性受损的肺,其具有呼吸气体的压力源、控制单元、流量传感器、压力 传感器,受控呼气阀,其中控制单元与设备的其他元件连接,其中控制单元具有用于控制流量和压力的程序,并且控制单元以及流量和压力传感器被调节以用于 呼气潮气量 Vte 和呼气时间常数 TauE 的测量值,由此控制单元控制呼吸气源和呼气阀在各自的时间 根据本发明,不同水平的呼气末正压 PEEP 的依赖性,其本质在于控制单元具有评估模块,该模块将优化值 TEI 确定为呼气潮气量 Vte 与 每个水平的设定呼气末正压 PEEP 各自的呼气时间常数 TauE,由此根据优化值 TEI 调整控制单元以选择呼气末正压 PEEP 的后续范围。 [0023] 评估模块是控制单元的一部分,并且评估模块的任务是针对呼气末正压PEEP的各个水平计算优化值TEI。 诊断阶段的控制单元随后增加呼气末正压 PEEP; 在每个选择的呼气末正压 PEEP 水平,它计算优化值 TEI; 它存储这些值,并在测量最后一个呼气末正压 PEEP 水平后,评估优化值 TEI。 [0024] 优选的是,用于显示优化值TEI的显示元件是用于具有肺诊断的人工肺通气的肺呼吸机的一部分,其中显示元件与控制单元和评估模块连接。 特别优选的是,用于存储测量值和计算值的存储器与控制单元连接,由此该存储器也存储优化值TEI。 显示呼气末正压 PEEP 各自水平的所有测量值的优化值 TEI 及其在每种模式之一下的自动包含,以及随后对呼气末正压 PEEP 的所选最佳范围的描述, 允许对人员进行简单的控制。 如果将结果包含在第四种模式“其他”下,测量值和计算值的显示将允许医生自己选择呼气末正压 PEEP 的范围,以便随后从诊断阶段过渡到 稳定人工呼吸的标准相。 [0025] 控制单元将有一个程序来控制诊断阶段的所有步骤,然后根据评估模块的结果来控制人工呼吸本身,直到可能由于人员干预或包含其他因素而导致制度最终发生变化 诊断阶段。 按照上述方法实现各步骤的程序同样属于本发明的保护范围。 肺呼吸器的输出(outlet,outtake)的控制在现有技术中是已知的; 到目前为止,制度的设置一直是专家人员的任务,例如医生,他评估受损肺部的 X 射线扫描并选择人工通气的方法。 根据本发明的解决方案允许识别患者肺部对各种水平的呼气末正压 PEEP 的特定反应,并随后自动选择最佳的呼气末正压 PEEP 水平范围。 新优化参数 TEI 的定义和优化参数 TEI 曲线的创建(TERM - TEI 募集映射)带来了根据优化参数曲线过程的快速分析自动优化呼吸系统的可能性 TEI 指数。 同时显示针对患者不同体位计算出的优化参数 TEI,有助于专家人员在人工肺通气期间快速且无需进一步诊断过程来决定患者的最合适体位。 [0026] 使用根据本发明的肺呼吸机进行人工呼吸的优点不仅在 COVID-19 患者的情况下,而且在其他疾病和肺损伤的情况下也会看到。 显着优势是更好地适应肺的实际流体动力学状态,这取决于患者的许多生物学特征。 本发明带来了根据患者肺部的特定状态调整人工通气的可能性,由此具有不同最佳呼吸参数的各种受损隔室通过单一可用通道通气。 所公开的解决方案通过增加各个隔室的体积填充而表现出来,并且患者的呼吸在生理上明显更有效。 [0027] 本发明进一步由图1至图7公开。具体描绘的优化值TEI的值仅是示例,并不限制本专利的保护范围。 具有适当医学知识的本领域技术人员可以在示例的基础上产生其他设置,例如,根据患者的特定状态。 示例中提到的设置和值不能解释为限制保护范围。 [0028] 图 1 是带有插管患者的肺呼吸机框图。 “Ex”表示呼出的气体。 图2是诊断阶段的基本算法。 普通矩形中的项目是必要步骤,圆角矩形中的项目是优选步骤。 [0029] 图3是诊断阶段的呼吸周期图,7级呼气末正压PEEP,每级15个呼吸周期。 [0030] 图 4 描绘了针对七个选定的呼气末正压 PEEP 水平在七个点处计算出的优化值 TEI 的过程。 [0031] 图 5 显示了对真实患者示例计算的优化值 TEI 模式的识别; 在第 5a 部分中有一个山丘模式,在第 5b 部分中有一个直线模式,在第 5c 部分中有一个下降模式。 [0032] 图 6 描述了搜索优化值 TEI 的局部最大值,图 7 显示了选择优化值 TEI 的范围作为阴影区域。 [0033] 实现实例 [0034] 示例 1 [0035] 在根据图1至图6的该示例中,公开了肺呼吸机1.用于没有自发呼吸活动的插管被动患者。 在这个初始点,诊断阶段通过按下用于控制人工肺通气的按钮开始。 [0036] 控制单元 2 设置诊断阶段的初始参数:压力控制通气 (PCV)、呼气末正压 PEEP 0 或 5 cmH20 根据疾病的七十、频率 18/分钟、吸气时间 Ti 40%。 [0037]控制单元 2 随后以离散步骤 8、10、12 和 15 cmH2O 增加呼气末正压 PEEP 的水平,最终也增加 18 cmH2O。 在每个压力水平下,实现了 10 个呼吸周期。 在每个压力水平和每个呼吸周期中,呼气潮气量 Vte 和呼气时间常数 TauE 的值。 基于在给定压力水平下最后 7 个呼吸周期中测量的值,评估模块 4 计算算术平均值,其最终可以针对统计确定的测量误差进行校正。 随后,呼气潮气量 Vte 的值乘以呼气时间常数 TauE 的值,其乘积为 每个呼气末正压 PEEP 水平的优化值 TEI,步长为 5、8、10、12 和 15 cmkhO。 曲线是从这些值的过程中产生的,它创建了 TEI 图。 曲线或多项式的数学分析(例如,通过一阶推导)分别确定优化值 TEI 的局部最大值,并且曲线的走向与突出显示的局部最大值一起显示在显示元件 3 上。 [0038] 根据优化值 TEI 的治疗,专家人员选择呼气末正压 PEEP 的最佳范围,其中人工通气随后运行直至命令进一步诊断阶段,例如,在 6 至 24 小时后。 [0039] 示例 2 [0040] 在根据图 1 到 6 的这个示例中,人工通气与插管的被动患者(即没有自主呼吸活动的患者)一起运行。 专家人员的通知显示在显示元件 3 上,通知人员在诊断阶段之前确保患者处于被动状态。 诊断阶段启动后,肺呼吸机 1. 自动将预充氧设置为之前的通气状态至少 1 分钟,最好为 3 分钟。 预供氧使用纯氧 O2 运行,纯氧 O2 在整个诊断阶段用作呼吸气体以确保安全。 [0041] 控制单元 2 设置诊断阶段的初始参数:压力控制通气 (PCV)、呼气末正压 PEEP 0 cmk O、频率 18/min、吸气时间 Ti 40%。 [0042] 控制单元2随后也在离散步骤8、10、12、15和18cmkhO中增加呼气末正压PEEP的水平。 在每个压力水平下,实现了 15 个呼吸周期。 在每个压力水平和每个呼吸周期中,呼气潮气量 Vte 和呼气时间常数 TauE 的值。 基于在给定压力水平下最后 10 个呼吸周期中测量的值,评估模块 4 计算算术平均值,其最终可以针对统计确定的测量误差进行校正。 随后,呼气潮气量 Vte 的值乘以呼气时间常数 TauE 的值,其乘积给出每个呼气末正压 PEEP 级别的优化值 TEI,步骤为 5、8、10、12、15 和 18 cmkhO。 曲线是从这些值的过程中产生的,它创建了 TEI 地图。 曲线或多项式的数学分析(例如,通过一阶推导)分别确定优化值 TEI 的局部最大值,并且曲线的走向与突出显示的局部最大值一起显示在显示元件 3 上。 [0043] 在数学分析的帮助下,评估模块 4 将优化值 TEI 的曲线归入三种模式之一 - 山,直,下降 - 或者,如果曲线不能归入这三种模式中的任何一种,则将其归档 在其他模式下,设置遵循专家人员的决定。 在斜坡、直线或下降模式的情况下,评估模块 4 自动确定呼气末正压 PEEP 的最佳范围,随后在诊断阶段结束后,为控制人工肺通气设置最佳范围。 [0044]在本例中的自动评估过程中,在希尔模式的情况下,过程是这样的,即在分析优化值 TEI 的曲线的基础上,确定局部最大值,并将该水平确定为正端的最佳范围 -达到优化值 TEI 最大值时的呼气压力 PEEP,以及随后在该值左右相邻的呼气末正压 PEEP 值,其中优化值 TEI 达到至少 80% 优化值 TEI 的局部最大值。 [0045] 在本例中的自动评估过程中,在直线模式的情况下,过程是这样的,即在分析优化值 TEI 的曲线的基础上,确定局部最大值,并将该水平确定为正端的最佳范围 -达到优化值 TEI 最大值的呼气压力 PEEP,以及随后在该值左右相邻的至少两个呼气末正压 PEEP 值,其中优化值 TEI 达到至少 80% 优化值 TEI 的局部最大值。 [0046] 在本例中的自动评估过程中,在下降模式的情况下,过程是这样的,即在分析优化值 TEI 的曲线的基础上,确定局部最大值,并将该水平确定为正端的最佳范围 -达到优化值 TEI 最大值的呼气压力 PEEP,以及随后在该右侧相邻的至少两个呼气末正压 PEEP 值 值,其中优化值 TEI 至少达到优化值 TEI 的局部最大值的 80%。 [0047] 未包含在 Hill、Straight 或 Descending 模式下的曲线在 Other pattern 下归档,并由专家人员以与示例 1 中相同的方式进行评估。 [0048] 示例 3 [0049] 在这个例子中,随后在躺着的病人的不同位置重复诊断阶段。 评估模块4计算并确定优化值TEI的曲线,比较基本表示有效通气呼吸气体量的呼气末正压PEEP在设定的最佳范围内的曲线积分,然后设定最 合适的位置,即呼气末正压PEEP最佳范围的曲线积分较大的位置。 [0050] 工业适用性 [0051] 工业适用性明显。 根据本发明,可以在工业上重复生产和使用肺呼吸机,用于对患者的肺进行人工换气,从而实现对患者肺部各种受损隔室的大量填充。 [0052] 符号列表 [0053] 1 - 肺呼吸机 [0054] 2 - 控制单元 [0055] 3 - 显示元素 [0056] 4 - 评估模块 [0057] PEEP——呼气末正压,基本压力值 [0058] F——频率 [0059] Tau, T - 时间常数