| 研究概要 |
人工呼吸の換気条件は患者の体重を目安に、医師が経験的に設定するのが現状であるが、呼吸システムの特性は人によってそれぞれ異なり、患者の呼吸システムの特性を迅速かつ的確に検知し、これに基づいて患者に適した換気条件を設定することが本来のあるべき姿であると考えている。本研究では、人の呼吸システムのダイナミクスが表現できる汎用性のある数式モデルを構築し、各患者の呼吸システムを特徴付ける肺のエラスタンスや気道のレジスタンスなどのパラメータを、人工呼吸中に計測可能な気道気圧、空気流量や空気体積などのデータに基づいて推定し、この推定結果を根拠に論理的に換気条件を決めるような、人工呼吸医療支援の枠組みを提案するのが基本的な狙いである。
本年度の研究においては、呼吸システムのダイナミクス表現方法として関数型SIRMs(Single Input Rule Modules,単一入力ルール群)ファジィ推論に基づく非線形動的モデルを提案している。具体的には、呼気と吸気の過程において、それぞれ気量のsmall, medium, largeのファジィ変数を決め、これら入力時に対応する、未知パラメータを含む1次関数推論結果を仮定し、人工呼吸時の実測データから各々のパラメータを決め、重み付き平均法により結果をまとめる。各ルールの後件部の未知パラメータの推定には連続時間システム推定に有効とされる数値積分法を適用したため、推定がノイズに強く、数値的に安定している。人工呼吸の換気条件の決定にはシステムの自動構築やメンテナンスを考慮し、自然言語に近いファジィ推論が有力であるが、呼吸モデルにファジィ推論法を用いると、全体の人工呼吸医療支援のシステムとして整合性が取りやすいメリットがある。
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