Verbesserung der Atemunterstützung bei COVID

31. Juli 2020

von Henk Van Appeven, Technische Universität Eindhoven

Während die Pandemie die Welt weiterhin heimsucht, sind mechanische Beatmungsgeräte für das Überleben von COVID-19-Patienten, die nicht selbst atmen können, von entscheidender Bedeutung. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, den Druck der Beatmungsgeräte zu verfolgen und zu steuern, um sicherzustellen, dass Patienten genau die Luftmenge erhalten, die sie benötigen. Forscher der Technischen Universität Eindhoven (TU/e) haben eine Technik entwickelt, die auf selbstlernenden Algorithmen basiert und die Leistung des Controllers um den Faktor zehn verbessert. Die Ergebnisse wurden auf der IFAC2020 vorgestellt, einer großen internationalen Konferenz zum Thema automatische Steuerung.

Ein mechanisches Beatmungsgerät pumpt Luft in die Lunge eines Patienten hinein und aus dieser heraus, wenn dieser nicht mehr in der Lage ist, selbst (ausreichend) zu atmen. Durch den wechselnden Luftstrom tauscht die Lunge CO2 gegen O2 im Blut aus und sichert so das Überleben des Patienten. Um sicherzustellen, dass die Patienten die benötigte Luftmenge erhalten, ist es entscheidend, dass der Luftdruck genau den Anweisungen der Ärzte entspricht. Geschieht dies nicht, könnte dies zu einer höheren Sterblichkeit führen.

Das ist kein triviales Problem. Nicht jeder Patient ist gleich und die Schlauch- und Gebläsesysteme, mit denen die Luft in den Patienten geleitet wird, können unterschiedlich sein, was zu unerwünschten Inkonsistenzen führt. Daher wurde viel Forschung betrieben, um dieses Problem zu beheben, indem Techniken wie die adaptive Rückkopplungssteuerung zum Einsatz kamen. Diese Techniken basieren jedoch auf genauen Patientenmodellen, die in der Praxis nicht immer verfügbar sind, da nicht jeder Patient gleich ist.

Die Forscher an der TU/e ​​nutzen eine alternative Steuerungstechnik, die der außerordentliche Professor Tom Oomen von der Fakultät für Maschinenbau für Anwendungen in der High-Tech-Industrie wie Drucker und Waferscanner entwickelt. Diese Technik basiert auf selbstlernenden Algorithmen und nutzt die Tatsache aus, dass die Atmung bei sedierten Patienten (was viele COVID-19-Patienten sind) dazu neigt, sehr regelmäßig zu sein, genau wie viele Prozesse in der Industrie.

Die als Repetitive Control bezeichnete Technik kann aus Maschinenfehlern lernen und ist in der Lage, diese innerhalb weniger Iterationen mithilfe von Messdaten von Sensoren in der Maschine zu korrigieren. Bei einem mechanischen Beatmungsgerät kann die Genauigkeit des vom Beatmungsgerät bereitgestellten Drucks und Flusses nach einigen Atemzügen um den Faktor zehn erhöht werden, selbst wenn die Lungenkapazität des Patienten nicht bekannt ist.

Die Technik wurde in einem Labor an künstlichen Lungen getestet. In allen drei Szenarien (Baby, Kind und Erwachsener) war die Leistung der Druckverfolgung den vorhandenen Geräten überlegen.

„Dank des von uns verwendeten selbstlernenden Algorithmus sind wir in der Lage, sehr genaue Druckwerte zu erreichen, unabhängig davon, welcher Patient an das Gerät angeschlossen ist. Dadurch wird die Behandlung wesentlich konstanter“, sagt Joey Reinders, Ph.D. Kandidat im Bereich Dynamik und Regelung am Fachbereich Maschinenbau und einer der beteiligten Forscher.

Reinders und seine Kollegen haben den Großteil ihrer Forschung im Jahr 2019 durchgeführt, als die Coronavirus-Pandemie für viele Menschen noch eine dystopische Fantasie war. „Als wir mit unserer Forschung begannen, hatten wir keine Ahnung, dass sie so relevant werden würde“, sagt er. „Ich bin daher sehr zufrieden mit den Ergebnissen, die eines Tages für Coronavirus-Patienten lebensrettend sein könnten.“

Er weist darauf hin, dass noch mehr Forschung betrieben werden muss, bevor die Technik in der Praxis eingesetzt werden kann. Reinders und seine Kollegen testeten nur an sedierten Patienten, bei denen Repetitive Control am besten funktioniert, weil ihre Atemmuster so regelmäßig sind. Allerdings werden Beatmungsgeräte auch bei Patienten eingesetzt, die noch bei Bewusstsein sind und unerwartet zu atmen beginnen können. Auch die Beatmungsgerätesteuerung muss solchen Situationen gewachsen sein.

Mehr Informationen: Reinders et al., Verbesserung der mechanischen Beatmung für die Patientenversorgung durch wiederholte Kontrolle. arXiv:2004.00312 [eess.SY]. arxiv.org/abs/2004.00312