壓力支持通氣(PSV)是一種重要的機械通氣模式,PSV模式下的人機同步性分為吸氣觸發同步和呼氣觸發同步。能否很好地跟隨患者的吸氣和呼氣動作,是呼吸機性能的一個重要評價指標。在各種不同條件下(例如:不同的患者肺類型、不同的呼吸努力程度等),呼吸機都應該能夠及時響應患者的吸氣動作并給予所需氣體。同樣地,呼吸機也應該及時響應患者的呼氣動作,快速釋放肺內壓。本文在新型呼吸機E5、Servo i、Evital XL工作于PSV模式時,在主動模肺ASL5000觸發壓力或流量設置不變的情況下,改變呼吸機的吸氣/呼氣觸發靈敏度,測量流量傳遞至患者的延遲時間、PSV初始化前的最低吸氣氣道壓等參數,對PSV模式下的人機同步性能予以評價。
強迫振蕩技術是一種通過對呼吸系統施加外部強迫振蕩氣體，并檢測經氣道后氣體壓力和流量變化，結合系統辨識方法來獲得呼吸系統阻力特性的主動型肺功能檢測技術。本文研制了強迫振蕩法的肺功能測量系統，對振蕩氣體發生單元主要構件、壓力和流量傳感器選型、振蕩氣體激勵信號的設計以及壓力、流量傳感信號同步數據采集等進行了深入分析，搭建了基于LabVIEW的軟硬件測量系統。基于該測量系統，分析了壓力和流量傳感器性能，得到了系統振蕩壓力頻響曲線，基于該頻響曲線，修正了振蕩氣體發生單元在各頻率點（4~40 Hz）的壓力信號幅度。最后，使用主動模擬肺ASL5000進行了呼吸阻抗的模擬測試。測試結果表明，本系統可以正確測量呼吸系統阻抗。
為實現住院患者連續生命體征監測，研制了隨行生理參數監護系統 SensEcho。該系統由隨行生理參數監測終端、無線組網和數據傳輸單元、中央監護系統三部分組成。其中隨行生理參數監測終端為一件柔性背心，內嵌有呼吸感應體積描記傳感器和織物心電電極，實現心電、呼吸、體位和體動等基本生理參數的穿戴式低負荷監測；無線生理信號傳輸單元為基于 WiFi 技術的組網系統，能夠實現病區內多個患者的移動監護，并設計有多重數據續傳和數據完整性保障機制；中央監護系統實現所有隨行生理參數監測終端數據的顯示和患者集中管理，設計有后臺數據服務器和算法服務器，支持醫療大數據深度挖掘分析應用。為驗證系統性能，我們開展了生理參數檢測算法有效性和受試者可靠性測試，以及無線組網和數據傳輸可靠性測試。測試結果顯示，系統無論在基本生理參數監測還是無線數據傳輸方面都能達到可靠性要求。該系統在醫療領域的應用有望開啟個體化連續生命體征監護醫療新模式，為疾病診斷提供基于連續動態生理數據分析的精準信息。
穿戴式生理參數監測技術是一種新型的生理監護技術，代表未來監護技術的發展方向，但該類技術應用于臨床尚有許多問題亟待解決。本文針對自主研發的穿戴式隨行監護系統（SensEcho-5B）的心電信號質量評價問題開展了探索性研究。首先基于模板匹配法開發出一種心電信號質量評價算法，用于心電信號的自動、定量評價，在 100 名受試者（15 名健康人和 85 名心血管疾病患者）隨機抽取的 100 h 心電信號數據集上進行了算法性能測試。在此基礎上使用 SensEcho-5B 與心電 Holter 同步采集了 30 名受試者（7 名健康人和 23 名心血管疾病患者）的 24 h 心電數據，使用心電信號質量評價算法對兩個系統同步記錄的心電信號質量進行評價。算法性能測試結果：敏感度為 100%，特異度為 99.51%，準確率為 99.99%。30 名受試者的對照試驗結果：SensEcho-5B 所檢測到的心電信號，信號質量較差時間的中位數（Q1，Q3）為 8.93（0.84，32.53）min，Holter 所檢測到的心電信號，信號質量較差時間的中位數（Q1，Q3）為 14.75（4.39，35.98）min（秩和檢驗P=0.133）。研究結果表明，本文提出的心電信號質量評價算法能夠對穿戴式隨行監護系統的心電信號質量進行有效評價；隨行監護系統 SensEcho-5B 與對照 Holter 相比，心電信號質量相當。后續研究將進一步在真實臨床環境中采集大樣本量的隨行監護生理數據，并對心電信號質量進行分析和評價，從而使監護系統的性能得到持續優化。
醫療大數據的分析利用離不開高質量的臨床數據庫，我國在急救數據庫建設方面尚處于起步和探索階段。本文介紹了多參數急救數據庫的構建思路和關鍵技術，參考麻省理工學院（MIT）計算生理學實驗室創建的重癥監護醫學信息數據庫（MIMIC-III）的架構設計，并結合急診業務流和信息流，設計了急診數據整合模型，完成了高質量急救數據庫的建設。該數據庫目前涵蓋了 2015 年 5 月至 2017 年 10 月共 19 814 名不同患者的 22 941 次搶救醫療數據，包含相對完整的生理、生化、治療、檢查、護理等信息，并基于該數據庫開展了首屆急救大數據 Datathon 活動，全國有 13 個隊伍參賽。急救數據庫的建設為國內臨床數據庫的構建和應用提供了參考，為科學研究、臨床決策和改善醫療服務質量提供了有力的數據支撐，將進一步推動我國臨床數據的二次分析利用工作。
本文研究隨行（穿戴式）生理參數監測系統在不同運動強度下的心肺生理參數測量的準確性。使用隨行生理參數監測系統 SensEcho 與心肺功能測試系統 METALYZER 3B 型（CORTEX）同步采集 28 名健康志愿者（17 名男性和 11 名女性）在站立、躺下、Bruce 跑臺運動等多種運動狀態下的心肺生理參數，利用 Bland-Altman 分析、相關性分析等方法，從群體和個體角度對比分析兩類設備測量得到的心率和呼吸率參數。群體分析結果顯示，兩種設備采集的心率、呼吸率數據箱圖高度一致，心率差值為（?0.407 ± 3.380）次/分，呼吸率差值為（?0.560 ± 7.047）次/分，差異很小，受試者各階段心率、呼吸率 Bland-Altman 圖顯示 mean ± 2SD 之間所占比例分別為 96.86%、95.29%，均大于 95%；個體分析結果顯示，全過程心率和呼吸率數據的相關系數均大于 0.9。本研究表明在多種運動狀態下，隨行生理參數監測系統 SensEcho 能夠準確測量人體心率和呼吸率等關鍵心肺生理參數，在各種強度的運動狀態下都能保持很好的穩定性，能夠滿足運動狀態下的連續生理信號采集和分析應用。
呼吸模式參數是指呼吸運動的特征模式參數，包括幅度、周期、胸腹貢獻度、協調性等。呼吸模式參數的量化分析對于研究呼吸系統的生理病理變化和指導肺康復訓練具有重要價值。本文給出了呼吸模式參數量化方法，包括潮氣量、呼吸率、吸氣時間、呼氣時間、吸氣時間分數、胸呼吸貢獻比、胸腹相位差、峰值吸氣氣流等。本文引入呼吸信號質量指數來解決長時間記錄的胸腹呼吸運動信號質量評價和量化分析問題，并提出了呼吸模式參數變異性的分析方法。在此基礎上，使用穿戴式心肺生理參數監測系統采集了 23 名慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者與 22 名肺功能正常者的 15 分鐘自主呼吸狀態下的胸腹呼吸運動信號，對呼吸模式參數及其變異性進行了量化分析。結果表明，COPD 患者和肺功能正常者在呼吸頻率、吸氣時間、呼氣時間、胸腹相位差、峰值吸氣氣流這五項參數上的差異有統計學意義，COPD 患者呼吸模式參數的變異性要大于肺功能正常者，部分患者出現明顯的胸腹不同步現象。基于穿戴式心肺生理參數監測系統的呼吸模式參數量化分析有望為呼吸系統疾病的診斷評估提供新的輔助決策支持信息，為心肺疾病患者健康狀態監測提供新的參數和指標。
物聯網技術作為實現業務數字化和智能化的關鍵基礎支撐技術，在智慧醫療中發揮著重要作用。本文探討了醫院內急救醫療設備物聯網解決方案，提出基于“云-邊-端”架構的急救設備物聯網設計方案：端側實現設備物聯，邊中進行流數據封裝、解析、分發以及計算，云上存儲數據并開展數據挖掘可視化等。該系統自從2021年1月在急診科上線運行以來，已穩定工作近20個月。項目組對近20個月的運行情況作了分析，包括數據采集情況分析、物聯網性能測試以及預測預警模型開發等，實施效果驗證了基于該技術方案的急救設備物聯網系統的可行性和可靠性，能長時間、持續采集急救設備數據并支持機器學習、人工智能算法模型的開發和部署。本文最后對急救設備物聯網中醫療設備數據交換、無線傳輸、院內外急救設備物聯以及下一步開展急救設備物聯網數據分析應用進行了展望。
可穿戴作為一種低負荷生理監測技術，可為慢病的監測、評估和管理提供新的技術手段，是未來監護技術的一個發展方向，但作為一種新型監護技術，其臨床應用模式和價值尚需深入探索。本研究在解放軍總醫院普通病房（非重癥監護病房）搭建了基于可穿戴設備的病區中央監護系統，分析了穿戴式生理監護技術臨床應用價值點，將其與診療流程相結合并應用于臨床監護。系統能夠有效采集心電、呼吸、血氧、脈搏、體位/體動等數據，實現實時監護、預測預警和病情評估等功能。自 2018 年 3 月—2020 年 1 月共進行了 1 268 人次（657 例患者）的連續穿戴式生理監護，通過信號質量算法和人工判讀對信號進行篩查，1 198 人次（632 例）數據可用于分析，占總數的 94.48%（96.19%）。通過連續生理數據分析和人工校正，632 例患者中檢測出睡眠呼吸事件、夜間低血氧癥、心動過速、室性早搏等各類患者 232（36.65%）、58（9.16%）、30（4.74%）、42（6.64%）例，而在病案中，這些異常事件記錄的人數分別為 4（0.63%）、0（0.00%）、24（3.80%）、15（2.37%）例，從睡眠呼吸事件結果統計分析中發現，與健康人群相比，慢病患者更容易發生睡眠呼吸事件，且男性發生率（62.93%）高于女性（37.07%）。研究表明，穿戴式生理監測技術能夠為住院患者提供一種新型監護模式，通過可穿戴設備的連續生理監測與分析能夠捕捉到更多異常事件，為臨床診療提供更加豐富的決策支持信息，并且這種新型監護模式能夠有效融入現有醫療流程。后續可進一步探索新型監護模式在不同臨床應用場景中的適用性，豐富可穿戴技術臨床應用價值點，為慢病的監測、評估和管理提供更加豐富的工具和手段。