新型コロナウイルスに対する呼吸サポートの改善

2020年7月31日

Henk Van Appeven、アイントホーフェン工科大学著

パンデミックが世界中で猛威を振るい続ける中、自力呼吸ができない新型コロナウイルス感染症患者の生存には人工呼吸器が不可欠となっている。 大きな課題の 1 つは、患者が必要な量の空気を正確に摂取できるようにするために、人工呼吸器の圧力を追跡および制御することです。 アイントホーフェン工科大学 (TU/e) の研究者は、コントローラーのパフォーマンスを 10 倍向上させる自己学習アルゴリズムに基づく技術を開発しました。 この結果は、自動制御に関する主要な国際会議である IFAC2020 で発表されました。

人工呼吸器は、患者が自力で（十分に）呼吸できなくなったときに、肺に空気を送り込んだり、肺から空気を出したりします。 交互の空気の流れにより、肺は血液中の CO2 を O2 に交換することができるため、患者の生存が保証されます。 患者が必要な量の空気を確実に摂取できるようにするには、空気圧が医師の指示に正確に従っていることが重要です。 そうしないと、死亡率が高くなる可能性があります。

これは簡単な問題ではありません。 すべての患者が同じであるわけではなく、患者に空気を送り込むために使用されるホースと送風機のシステムが異なる場合があり、それが望ましくない不一致を引き起こす可能性があります。 したがって、適応フィードバック制御などの技術を使用して、この問題を修正するために多くの研究が行われてきました。 ただし、これらの技術は正確な患者モデルに依存していますが、すべての患者が同じではないため、実際には常に利用できるわけではありません。

TU/e の研究者らは、機械工学科のトム・オーメン准教授がプリンターやウェハースキャナーなどのハイテク産業のアプリケーション向けに開発している代替制御技術を採用しています。 この技術は自己学習アルゴリズムに基づいており、業界の多くのプロセスと同様に、鎮静状態の患者（多くの新型コロナウイルス感染症患者がそうである）の呼吸は非常に規則的である傾向があるという事実を利用している。

反復制御と呼ばれるこの技術は、機械のエラーから学習することができ、機械のセンサーからの測定データを使用して、数回の反復内でエラーを修正する機能を備えています。 人工呼吸器に対してこれを行うと、患者の肺活量が不明な場合でも、数回の呼吸後に人工呼吸器によって提供される圧力と流量の精度が 10 倍向上します。

この技術は研究室で人工肺でテストされました。 3 つのすべてのシナリオ (赤ちゃん、子供、大人) において、圧力追跡のパフォーマンスは既存のデバイスよりも優れていました。

「私たちが適用する自己学習アルゴリズムのおかげで、デバイスに接続されている患者に関係なく、非常に正確な圧力レベルを達成することができます。これにより、治療がより安定します」とジョーイ・レインダース博士は述べています。 機械工学科のダイナミクスと制御セクションの候補者であり、それに関与した研究者の一人。

レインダース氏らは研究のほとんどを2019年に行ったが、当時は多くの人にとってコロナウイルスのパンデミックがまだディストピア的な幻想だった。 「私たちが研究を始めたとき、それがこれほど重要になるとは思っていませんでした」と彼は言います。 「したがって、私はこの結果に非常に満足しています。それはいつかコロナウイルス患者の命の恩人となる可能性があります。」

同氏は、この技術を実際に使用する前に、さらに研究を行う必要があると指摘している。 Reinders 氏と彼の同僚は、呼吸パターンが非常に規則的であるため、反復制御が最も効果的である鎮静状態の患者に対してのみテストを行いました。 ただし、人工呼吸器は意識がまだあり、予期せず呼吸を始める可能性がある患者にも使用されます。 人工呼吸器コントローラーは、このような状況にも対応できる必要があります。