★青島市第五人民醫院王衍森

★中國人民解放軍海軍第九七一醫院王瓊

關鍵詞：智能感知；麻醉設備；自動化調控；深度學習；閉環控制

麻醉深度的精確控制關系手術安全與患者預后，傳統人工監測與調節方式存在主觀性強與反應滯后等問題。隨著人工智能與自動控制技術的發展，智能感知技術為麻醉設備自動化調控提供了新思路。通過多模態生理參數實時感知與深度學習算法，結合先進控制策略，可實現麻醉深度的智能評估與精確調控。建立智能化閉環控制系統，不僅可以提高麻醉精確度，還能降低醫護人員工作負擔，具有重要的臨床應用價值。

1　系統總體結構

1.1　功能需求與總體架構

麻醉設備自動化調控系統的核心在于實現麻醉深度的智能感知與精確調控。通過對臨床實踐分析，系統功能需求涵蓋多模態生理參數實時感知、麻醉深度智能評估、新鮮氣體自動輸送及機械通氣控制等關鍵環節。系統整體架構采用氣動結構與電控部分相結合的設計方案，通過數據收集處理、系統集成與協同實現智能化管理^[1]。氣動結構由新鮮氣體輸送系統、麻醉呼吸機及麻醉呼吸系統構成，實現氣體輸送與機械通氣功能。電控部分負責多模態信號采集、數據處理及智能控制。在傳感器布置方面，設計包含流量傳感器（F₁-F₂）、壓力傳感器（P₁-P₂）及濃度傳感器（C₁-C₄）的多層次感知網絡，構建從生理參數采集到麻醉深度評估的完整信息鏈路，為實現精確調控奠定基礎。智能感知系統通過多源異構數據融合實現對麻醉狀態的全方位監測，顯著提升了系統識別與評估能力。

1.2　關鍵技術方案

系統設計中的關鍵技術主要包括多模態生理參數融合算法、麻醉深度智能評估模型與閉環反饋控制策略。針對輸入氣體組分濃度Ci(t)與呼末氣體濃度Ce(t)之間的動態關系，建立麻醉深度評估模型如式（1）所示：

其中，k₁為氣體吸收系數（min^-1），k₂為代謝清除系數（min^-1），k₃為個體差異修正系數（%）。基于該模型，設計智能控制器實現給藥過程的精確調控。在氣路結構設計方面，采用多通道切換式結構實現系統在手動調節、自動調節及靶控補償模式間的靈活切換[2]。通過電控系統可實現智能化的新鮮氣體輸送與多種機械通氣模式，系統同時具備報警功能與完備的安全機制，可利用觸摸屏進行控制參數設置與患者狀態監測，提升了系統在不同臨床場景下的適應性與可靠性。

2　智能感知與控制系統實現

2.1　多模態傳感器網絡設計

多模態傳感器網絡構建基于氣動結構（如圖1），設計包含壓力、流量及濃度傳感監測點的分布式感知網絡。在新鮮氣體輸送系統中，通過F1與P1傳感器實時監測氣源壓力與流量變化。在麻醉呼吸系統中，F2傳感器監測吸氣流量與潮氣量，P2傳感器監測氣道壓力變化，C₁-C₄傳感器分別監測吸入氧濃度、二氧化碳濃度及呼末麻醉氣體濃度。系統采用多通道切換式氣路結構，結合STM32H743系列微控制器實現高速數據采集，采樣頻率可達480MHz。傳感器信號通過TC4420系列柵極驅動芯片進行調理，確保數據采集的精確性與實時性。

圖1系統整體結構示意圖

2.2　生理參數實時感知方法

生理參數實時感知采用分層式數據處理架構，基于“人-機-環”信息流框架構建多源信息融合模型[3]，如式（2）所示：

其中，P(t)為壓力信號（cmH2O），F(t)為流量信號（L/min），C(t)為濃度信號（%），Wi為對應權重系數，ε為測量誤差。基于該模型，設計自適應濾波算法消除傳感器信號噪聲，結合小波變換實現對呼吸波形與麻醉深度指標的實時提取，并通過建立氣道壓力與流量及容量之間的動態關系，如式（3）所示，實現對患者呼吸動力學特征的準確描述。

其中，V(t)為容量（mL），K為肺順應性系數（mL/cmH2O），R為氣道阻力系數（cmH2O·s/L）。

2.3　麻醉深度評估與閉環調控實現

麻醉深度智能評估與閉環調控系統采用多層級架構，實現數據處理到控制執行的智能化管理。評估模型采用雙向LSTM網絡結構提取時序特征，通過注意力機制突出關鍵參數變化，輸出麻醉深度評分與控制指令。系統運行狀態在呼氣階段、吸氣觸發、吸氣階段及呼氣切換四個基本狀態間轉換。評估模型通過大規模臨床數據預訓練與患者群體遷移學習，提升系統泛化能力。閉環控制采用自適應PID控制器，結合氣道壓力限位保護與傳感器冗余備份等安全機制，實現精確靶控給藥。系統在臨床應用中展現出優異的評估準確性與控制穩定性，為智能化麻醉深度管理提供了可靠支持。

2.4　自適應控制器設計

自適應控制器設計采用基于模糊規則的變結構控制策略，通過優化調度算法實現實時控制[4]。構建多通道切換式氣路控制系統（如圖2），控制器結構包含流量自動調節模塊與靶控補償模塊，通過PWM信號驅動比例閥V1-V3實現精確的氣體流量調節。針對不同通氣模式，設計壓力控制（PCV）、容量控制（VCV）及同步間歇指令（SIMV）三種基本控制算法，并通過自適應參數調整提高系統對患者呼吸特征變化的適應能力。控制器輸出基于狀態反饋進行實時優化，可有效降低控制響應的超調量與穩態誤差。

圖2多通道切換式氣路原理圖

3　系統性能評估與分析

3.1　測試環境搭建

面向智能感知的麻醉設備自動化調控系統測試平臺采用GASMAN仿真環境構建。該平臺由哈佛醫學院麻醉學專家開發，能夠真實模擬吸入麻醉過程。測試平臺集成多模態生理信號采集模塊、麻醉深度評估模塊及自動控制執行模塊，構建了完整的閉環測試系統。硬件測試環境包括搭載STM32H743系列微控制器的最小系統板與多通道切換式氣路結構及10.1寸醫用級電容觸摸屏。軟件系統采用三層架構設計，包括設備驅動層、功能模塊層及業務邏輯層。借鑒醫療設備全生命周期管理系統的評價方法[5]，實現系統各項功能的模塊化測試與整體性能評估。測試過程中重點驗證系統在不同工作模式下的感知精度、控制性能與安全可靠性。

3.2　智能感知精度分析

為驗證智能感知系統在不同臨床場景下的性能表現，設計針對不同體重患者類型與麻醉深度設定值的系統化測試方案。測試數據涵蓋兒童、常規及超重三類患者群體，結合不同麻醉深度目標值進行全面評估，如表1所示。

表1智能感知系統測試參數設置

基于表1詳細的測試數據分析可知，智能感知系統在各類患者群體中均展現出穩定可靠的性能表現，通過多模態傳感器網絡獲取的生理參數測量精度達到了預期要求。其中壓力傳感器測量誤差小于±0.5kPa，流量傳感器測量誤差小于±0.2L/min，濃度傳感器測量誤差小于±0.3%。系統對不同體重患者的麻醉深度評估結果顯示出良好的適應性，為后續自動調控提供了可靠的數據基礎。

3.3　控制性能評估

針對系統控制性能的綜合評估，重點對麻醉誘導過程中的動態響應特性進行系統化測試分析，通過設置不同患者參數與目標MAC值，全面評估控制系統的響應速度與穩態精度，如表2所示。

表2麻醉誘導控制性能測試結果

由表2可見，控制系統在面對不同患者特征時均能維持穩定的性能指標，平均調節時間為272.2s，穩態誤差控制在3%以內，超調量最大不超過8%，均優于現有商用麻醉機的控制指標。系統表現出優異的動態響應特性與抗干擾能力，為臨床應用提供了可靠保障。

3.4　臨床驗證實驗

臨床驗證實驗通過在實際手術環境中的系統部署與應用，對智能感知與自動調控功能進行了全面評估。驗證過程涵蓋不同手術類型、不同年齡段患者及不同麻醉要求的臨床場景，并收集了大量實際運行數據。實驗結果表明，系統在臨床應用中表現出優異的感知精度與控制性能，智能感知模塊能夠準確識別患者的麻醉狀態變化，自動調控模塊能夠及時響應并作出相應調整。與傳統人工控制相比，系統顯著降低了麻醉醫師的工作負擔，減少了麻醉藥物的消耗量，提高了麻醉安全性。通過對臨床數據的統計分析，系統在維持目標麻醉深度與降低不良事件發生率等方面均顯示出顯著優勢。

4　結語

本研究構建的智能感知麻醉調控系統在技術創新與實際應用兩個層面均取得了突破。在技術創新方面，系統實現了從單一參數監測向多模態生理信息融合分析的跨越，完成了從經驗性人工調節向數據驅動的智能化調控轉變。系統針對不同手術類型與患者特征進行了全面驗證，建立了完整的臨床應用方案與安全保障體系。通過智能評估模型與自適應控制策略的協同作用，系統顯著提升了給藥精度，實現了對復雜手術環境下麻醉深度的可靠調控。系統的麻醉管理方案在臨床實踐中得到了驗證，未來將著重解決個性化需求適應與極端情況處理等關鍵問題。

作者簡介：

王衍森（1986-），男，山東青島人，工程師，學士，現就職于青島市第五人民醫院，研究方向為電氣工程及其自動化。

參考文獻：

[1] 陳偉, 張桂陽, 王玥梅, 等. 中藥智能制造綠色智能單元設備的優化管控策略[J/OL]. 中國實驗方劑學雜志, 2025, 1 - 13.

[2] 李嘉珺, 劉飛, 李明新. 全自動智能醫療麻醉機系統設計[J]. 現代儀器與醫療, 2025, 31 (2) : 90 - 96.

[3] 崔皓鑫, 王嶸, 鄭楠, 等. 基于 "人-機-環" 信息流的機器人手術系統研究與展望[J]. 模式識別與人工智能, 2024, 37 (1) : 47 - 57.

[4] 單濤, 錢琪杰, 周沂, 等. 基于優化SOM算法的智能手術室應用系統研究[J]. 控制工程, 2024, 31 (10) : 1753 - 1760.

[5] 吳平鳳, 姚輝, 林建勛, 等. 智慧醫院醫療設備全生命周期管理系統構建與評價研究[J]. 中國醫學裝備, 2023, 20 (6) : 149 - 155.

摘自《自動化博覽》2025年7月刊