研究人员研发低成本机械呼吸机,可用于新冠肺炎患者的肺部监测!

   电工小二        

本文展示了一种低成本,开放源代码的机械呼吸机的构造。构造这种呼吸机的动机来自世界范围内缺乏治疗新冠肺炎(COVID-19)患者的机械呼吸机——在某些地区,尤其是在贫困地区,新冠肺炎大流行非常严重。建造低成本的开源机械通风机的目的是减轻这种短缺对这些地区的影响。此处记录的设备仅使用商业备件。本文还显示了一种监测患者肺部疾病的数值方法。该方法考虑了来自吸气肢体的压力测量,并实时警告临床医生患者是处于健康状态还是不健康状态。


相关论文以题为“Low-Cost, Open-Source Mechanical Ventilator with Pulmonary Monitoring for COVID-19 Patients”发表在《Actuators》上。


研究人员研发低成本机械呼吸机,可用于新冠肺炎患者的肺部监测!


研究人员认为,机械通气可能会损害肺,引起通气性肺损伤。两种最常见的损害类型是容量伤和肺不张。容积伤出现当通风过量distends气管和肺泡,引起相应肺实质的过度伸展。Volutrauma引起炎症反应,最终导致肺泡壁破裂和水肿。相反,Atelectrauma似乎是由于通风不足引起的。通风不良允许肺泡单元崩溃并重新打开,以重复的,连续的运动,这可能导致受伤。为了避免肺不张,大多数研究人员建议临床医生在呼气末正压(PEEP)时进行机械通气。然而,使用PEEP减轻肺损伤是有争议的,因为最近的发现表明PEEP会引起其他危害,例如肺部炎症和水肿形成。这些调查共同表明,机械通气过程的充分理解需要更多的研究 。


由于机械呼吸机可能会使患者的肺部受损,因此,建造低成本机械呼吸机的所有举措都不仅必须提供对肺部压力的调节,而且还必须提供呼气末正压(PEEP)的调节–值得关注的两点:第一点涉及调节机器以防止过大的压力,这是来自通风机机械的多余能量的副作用。研究人员开发了一种新颖的方法来监视患者的肺部状况,以减轻发生那些不希望的肺部压力峰值的机会。压力传感器安装在吸气肢体中,提供精心设计的算法。该算法结合了Clegg积分器系统并在离散时间内使用低通滤波器。在机械呼吸机中应用的这种算法代表了一种新颖性。实验数据证明了该算法的有效性。


呼吸机设计中需要关注的第二点是确保PEEP。此处显示的机械呼吸机的局限性在于它不能解决PEEP问题。PEEP瓣是可商购的,可以很容易地适应吸气肢体。因此,无PEEP监测条件不会阻止在临床试验中使用这种低成本呼吸机。


总而言之,本文提出了两个主要发现:(i)为COVID-19患者构建低成本的开源机械呼吸机,以及(ii)部署用于监视患者肺部压力和行为的方法。


在重症监护病房中使用,机械通气机必须符合以下三个准则:它们应该允许用户组(i)所述呼吸频率(FR); (ii)每个呼吸周期的吸气与呼气的比率(I:E);(iii)提供给患者的风量(Vt)。


如图1所示的示意图所示,这些指导原则通过本文所述的机械呼吸机得以实现。可以看出,通风设备取决于临床医生应设置的参数FR,I:E和Vt。空气和氧气供应流经相应的肢体并到达患者的肺部。


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图1. 机械呼吸机方案。该系统取决于临床医生提供的信号I:E,Vt和FR。该设备会相应地调节通向患者肺部的气流。


当临床医生增加机械呼吸机的I:E比率时,他们的确会增加呼吸周期内的吸气时间,这意味着肺部会吸收更多的氧气。长时间的高水平氧气会导致肺泡过度拉伸,从而引发容量伤。


图2描绘了电子和机械执行器元件。它们与图1方案中所示的零件连接。


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图2. 电子和机械方案。Arduino开发板从压力传感器收集数据,并将其发送到Raspberry Pi。Raspberry Pi命令执行器,其轴相应地压缩复苏器袋。


肺健康监测的挑战


肺部健康监测系统的主要目标是确定处理后的数据是来自健康还是不健康的肺。设备运行中的任何类型的故障也应归类为不健康状况。对数据来自健康状况还是不健康状况进行分类对于患者的安全至关重要。


受过训练的临床医生通常会进行此分类,并在他或她认为出了问题时会采取措施。然而,这种做法是很容易出错,因为他或她可能是在工作压力源一样工作和生活的失衡,睡眠不足,倦怠,等等。造成这种误解的一个可能原因是,从健康和不健康的患者那里收集到的信号相似。


为了了解这种相似性是如何工作的,我们进行了模拟机械呼吸机在两种情况下(即健康和不健康条件)工作的实验。研究人员通过在袋子上添加小物体来模拟不健康状况。考虑了两种情况,例如故障案例A和B。它们分别对应于在充气和放气时保持固定在袋子顶部中间的两个不同物体。错误的外壳A对应于重约48克的汽车钥匙外壳,错误的外壳B对应于重约8.5克的2欧元硬币。对于这两种情况,我们都通过在袋子顶部增加重量来模拟不健康的肺部,这需要增加压力以保持之前在设备中设定的潮气量。


实验室中进行的所有实验均采用I:E固定为1:2,Vt固定为每分钟五次呼吸,FR固定为约350 mL。实验数据样本如图3所示。从图3中可以看出,来自健康和不健康状况的信号似乎很相似,这一事实可能会在试图进行分类时误导临床医生。为了改进这些信号的含义分类,需要精心设计的算法。本文为这条道路做出了贡献,但尚未完成,它展示了一种用于机械呼吸机的新颖算法。此外,在图3中注意,连续呼吸之间大约有0.02 V的波动。从工程学的角度来看,这种可变性可能与对周期性受激弹性系统(肺)的低频响应有关。这也验证了所用压力传感器的灵敏度。


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图3. 来自机械呼吸机的压力的实验数据。蓝色曲线代表健康状况的数据。调整设备以模拟健康和不健康(故障)状况。


局限性


这项研究有一些固有的局限性,如下所述:


最近的进展已经取得了测量,实时,如何健康的是机械通气患者。底层想法是使用传感器和其它设备。然后,这些测量结果将提供给生理模型,这些生理模型以重新布置自身以控制患者通气的方式驱动机械呼吸机-所有任务自动完成,而无需临床医生的干预。尽管自动通风似乎是患者安全的未来趋势,但我们并未在这种低成本机械呼吸机的设计中纳入生理模型,而是需要更多的传感器和设备。此外,所涉及的成本将急剧增加。我们假设将来可以在我们的设备中完成此包含。


这种低成本,开源的机械呼吸机从未在动物中使用过。因此,本文提出的结果排除了它们对体内肺的解释。使用Ambu袋不能过分简化肺的解剖结构和生理。因此,很难预测我们的算法是否可以在涉及体内肺部的实验中起作用。


此外,最近的研究表明,重症患者需要将潮气量调整为每千克预测体重6 mL左右。迄今为止,尚不清楚这种低成本的机械呼吸机能否为患者提供这种潮气量。


结论


实验表明,三个主要变量可以是:呼吸频率(FR),每个呼吸周期的吸气与呼气之比(I:E)和提供给患者的风量(Vt),在实验室中得到有效控制。但是,尚不清楚此机械呼吸机是否符合英国MHRA和美国FDA等监管机构发布的法规。迄今为止,尚未尝试过强制遵守法规。


总之,此处介绍的实验数据是在仅考虑电子和机械零件的实验室环境中采集的。要了解在肺部使用这种低成本机械呼吸机的潜力和后果,还需要进行更多的研究。尝试在肺部使用时应谨慎。


论文链接:https://www.mdpi.com/2076-0825/9/3/84/htm



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