常见问题

当患者使用呼吸机时，有两个力量共同使肺膨胀：呼吸机从上方将空气推入，而患者自身的呼吸肌通过扩张胸腔从下方牵拉。两者合力可以使肺的牵张程度远超其中任何一方单独作用时。问题在于，呼吸机只能显示自己输出的压力，无法检测到患者在多用力地拉。当患者主动呼吸时，肺所承受的实际应力可能远大于呼吸机屏幕上显示的数值。这就像一座冰山：呼吸机只展示了水面以上的冰山一角，而患者隐藏的呼吸努力，往往是更大的部分，始终不可见。

这种隐藏的应力非常重要，因为过度的肺牵张是进一步肺损伤的主要原因。临床研究已经证实，主动呼吸期间的总肺应力与患者生存率相关，但如果不知道患者的呼吸努力，医生就无法评估这种应力。甚至连医生在呼吸机完全控制呼吸时常规测量的“平台压”这一最基本的安全指标，在患者开始自主呼吸的瞬间也会变得不可靠。与此同时，呼吸努力的水平本身也需要精心管理：过大的努力会损伤呼吸肌，过小则会导致呼吸肌迅速萎缩。要同时保护肺和呼吸肌，医生需要持续了解患者呼吸用力的信息，而目前标准的呼吸机根本无法提供。

医生可以通过将一根带有小气囊的细管从喉部插入食道来测量患者的呼吸努力。这个气囊内的压力变化能够较好地反映胸腔内的压力变化。然而，主要困难并不在于插管本身，而在于插管之后获取可靠测量结果有多难。气囊必须放置在恰好正确的位置，并通过专门的测试来验证。气囊的充气量需要精心调整，而且由于缓慢漏气，每隔几小时就需要重新检查。信号会受到心跳和食道自身收缩的干扰。准确判断患者每次呼吸努力何时开始、何时结束，可能出乎意料地困难。除此之外，要计算实际的呼吸努力，还需要测量胸壁的硬度，而这要求患者处于深度镇静且完全没有自主呼吸的状态。

导管本身也很昂贵，操作至少需要30分钟，而且不能用于某些特定疾病的患者。由于所有这些障碍，即使食道压监测提供的信息极其宝贵，也很少有ICU在患者主动呼吸时常规使用这项技术。

有几种不需要有创导管就能估算呼吸努力的方法，但没有一种能提供连续、可靠的信息。

P0.1只捕捉呼吸开始后最初十分之一秒的努力，刻意保持极短是为了不让患者察觉。它反映的是大脑发出的呼吸指令强度，而非患者在整个呼吸过程中实际用力的大小。

呼气末阻断法（ΔPocc）在一次呼气结束时短暂封闭气道，然后用固定系数将测得的压力换算为努力估计值。但不同患者对阻断的反应因清醒程度和镇静状态而异，固定系数天然就不够精确。该方法的提出者明确将其定位为快速筛查工具，而非替代连续监测的手段。

吸气末阻断法在一次吸气结束时暂停呼吸机，通过平台压来估算努力。它的前提是患者在暂停期间完全放松，但实际上这经常做不到。

数学曲线拟合法通过假设努力波形符合一个预设的数学曲线来重建波形。当实际努力与预设形状不匹配时，结果看似合理却存在系统性偏差。

以上方法均无法在不同呼吸机设置和人机不同步条件下，连续、准确地显示患者每次呼吸的用力情况。

CVent是一项AI驱动的技术，解决了传统呼吸机无法解决的问题：仅利用每台呼吸机都已有的标准信号，实时计算患者的呼吸用力程度和肺的硬度。无需额外的导管、传感器或特殊操作。在此基础上，它可以持续估算肺保护的关键安全指标，包括平台压、总驱动压以及患者自身努力所造成的肺应力，对每一次呼吸都能计算，且无需暂停呼吸。

它与所有其他无创方法的不同之处：它将患者的呼吸努力呈现为完整、连续的波形，而非仅仅一个数字或短暂的快照。它可以在不暂停呼吸机的情况下估算每次呼吸的平台压和驱动压。传统的数学方法就像在背诵预测考题的答案，只有当真实情况与预期相符时才有效。相比之下，CVent就像一个通过研习百万案例真正掌握了学科知识的学生：它学会了呼吸运作的底层规律，因此能够应对从未被显式编程过的陌生和复杂情况。它适用于所有常见的呼吸机设置。即使在患者与呼吸机不同步时也保持准确，而且由于它能清楚显示患者何时在尝试吸气和呼气，使得患者与呼吸机之间的时序失配对临床医生一目了然。此外，与固定不变的传统算法不同，CVent会随着更多患者数据的积累而持续增强，变得更准确、更具适应性。

核心挑战很简单：当患者在呼吸机上呼吸时，呼吸机知道自己输出的压力和测量到的气流，但仅凭这两项信息在数学上不足以确定患者的呼吸努力，因为未知量太多。CVent是一套专有软件系统，通过在超过一百万种呼吸模式上训练的人工智能来克服这一难题，这些呼吸模式由计算机仿真和物理肺模拟器共同生成。通过这种大规模训练，它学会了从呼吸机已有的两个信号中反向推算患者的呼吸努力。当应用于真实患者时，它需要大约十次呼吸来学习该患者的特定特征，之后即可实时持续计算并显示呼吸努力波形。

CVent最重要的临床价值在于，它为医生提供了同时保护肺和呼吸肌所需的信息。这在以往没有有创监测的条件下是不可能实现的。

首先，它恢复了一项在患者开始自主呼吸后即丢失的关键安全测量。在完全由呼吸机控制呼吸的情况下，医生可以轻松检查“平台压”这一判断肺是否被过度牵张的最基本指标。但患者一旦开始主动呼吸，这个测量就变得不可靠了。CVent通过对每次呼吸无间断地估算平台压来解决这一问题。它还揭示了肺所承受的真实总应力，包括患者自身努力所贡献的隐藏部分，使医生能够判断通气是否真正安全。

其次，它帮助保护呼吸肌。过大的努力会损伤呼吸肌，过小则导致呼吸肌快速萎缩。CVent持续显示患者的用力程度，使医生可以调整呼吸机支持水平和药物剂量，将呼吸努力维持在健康范围内。

第三，它帮助判断患者何时可以撤离呼吸机。通过持续追踪呼吸肌力量和做功负荷的变化趋势，CVent可以帮助识别患者何时有能力自主呼吸，以及何时还不能。