★青岛市第五人民医院王衍森

★中国人民解放军海军第九七一医院王琼

关键词：智能感知；麻醉设备；自动化调控；深度学习；闭环控制

麻醉深度的精确控制关系手术安全与患者预后，传统人工监测与调节方式存在主观性强与反应滞后等问题。随着人工智能与自动控制技术的发展，智能感知技术为麻醉设备自动化调控提供了新思路。通过多模态生理参数实时感知与深度学习算法，结合先进控制策略，可实现麻醉深度的智能评估与精确调控。建立智能化闭环控制系统，不仅可以提高麻醉精确度，还能降低医护人员工作负担，具有重要的临床应用价值。

1　系统总体结构

1.1　功能需求与总体架构

麻醉设备自动化调控系统的核心在于实现麻醉深度的智能感知与精确调控。通过对临床实践分析，系统功能需求涵盖多模态生理参数实时感知、麻醉深度智能评估、新鲜气体自动输送及机械通气控制等关键环节。系统整体架构采用气动结构与电控部分相结合的设计方案，通过数据收集处理、系统集成与协同实现智能化管理^[1]。气动结构由新鲜气体输送系统、麻醉呼吸机及麻醉呼吸系统构成，实现气体输送与机械通气功能。电控部分负责多模态信号采集、数据处理及智能控制。在传感器布置方面，设计包含流量传感器（F₁-F₂）、压力传感器（P₁-P₂）及浓度传感器（C₁-C₄）的多层次感知网络，构建从生理参数采集到麻醉深度评估的完整信息链路，为实现精确调控奠定基础。智能感知系统通过多源异构数据融合实现对麻醉状态的全方位监测，显著提升了系统识别与评估能力。

1.2　关键技术方案

系统设计中的关键技术主要包括多模态生理参数融合算法、麻醉深度智能评估模型与闭环反馈控制策略。针对输入气体组分浓度Ci(t)与呼末气体浓度Ce(t)之间的动态关系，建立麻醉深度评估模型如式（1）所示：

其中，k₁为气体吸收系数（min^-1），k₂为代谢清除系数（min^-1），k₃为个体差异修正系数（%）。基于该模型，设计智能控制器实现给药过程的精确调控。在气路结构设计方面，采用多通道切换式结构实现系统在手动调节、自动调节及靶控补偿模式间的灵活切换[2]。通过电控系统可实现智能化的新鲜气体输送与多种机械通气模式，系统同时具备报警功能与完备的安全机制，可利用触摸屏进行控制参数设置与患者状态监测，提升了系统在不同临床场景下的适应性与可靠性。

2　智能感知与控制系统实现

2.1　多模态传感器网络设计

多模态传感器网络构建基于气动结构（如图1），设计包含压力、流量及浓度传感监测点的分布式感知网络。在新鲜气体输送系统中，通过F1与P1传感器实时监测气源压力与流量变化。在麻醉呼吸系统中，F2传感器监测吸气流量与潮气量，P2传感器监测气道压力变化，C₁-C₄传感器分别监测吸入氧浓度、二氧化碳浓度及呼末麻醉气体浓度。系统采用多通道切换式气路结构，结合STM32H743系列微控制器实现高速数据采集，采样频率可达480MHz。传感器信号通过TC4420系列栅极驱动芯片进行调理，确保数据采集的精确性与实时性。

图1系统整体结构示意图

2.2　生理参数实时感知方法

生理参数实时感知采用分层式数据处理架构，基于“人-机-环”信息流框架构建多源信息融合模型[3]，如式（2）所示：

其中，P(t)为压力信号（cmH2O），F(t)为流量信号（L/min），C(t)为浓度信号（%），Wi为对应权重系数，ε为测量误差。基于该模型，设计自适应滤波算法消除传感器信号噪声，结合小波变换实现对呼吸波形与麻醉深度指标的实时提取，并通过建立气道压力与流量及容量之间的动态关系，如式（3）所示，实现对患者呼吸动力学特征的准确描述。

其中，V(t)为容量（mL），K为肺顺应性系数（mL/cmH2O），R为气道阻力系数（cmH2O·s/L）。

2.3　麻醉深度评估与闭环调控实现

麻醉深度智能评估与闭环调控系统采用多层级架构，实现数据处理到控制执行的智能化管理。评估模型采用双向LSTM网络结构提取时序特征，通过注意力机制突出关键参数变化，输出麻醉深度评分与控制指令。系统运行状态在呼气阶段、吸气触发、吸气阶段及呼气切换四个基本状态间转换。评估模型通过大规模临床数据预训练与患者群体迁移学习，提升系统泛化能力。闭环控制采用自适应PID控制器，结合气道压力限位保护与传感器冗余备份等安全机制，实现精确靶控给药。系统在临床应用中展现出优异的评估准确性与控制稳定性，为智能化麻醉深度管理提供了可靠支持。

2.4　自适应控制器设计

自适应控制器设计采用基于模糊规则的变结构控制策略，通过优化调度算法实现实时控制[4]。构建多通道切换式气路控制系统（如图2），控制器结构包含流量自动调节模块与靶控补偿模块，通过PWM信号驱动比例阀V1-V3实现精确的气体流量调节。针对不同通气模式，设计压力控制（PCV）、容量控制（VCV）及同步间歇指令（SIMV）三种基本控制算法，并通过自适应参数调整提高系统对患者呼吸特征变化的适应能力。控制器输出基于状态反馈进行实时优化，可有效降低控制响应的超调量与稳态误差。

图2多通道切换式气路原理图

3　系统性能评估与分析

3.1　测试环境搭建

面向智能感知的麻醉设备自动化调控系统测试平台采用GASMAN仿真环境构建。该平台由哈佛医学院麻醉学专家开发，能够真实模拟吸入麻醉过程。测试平台集成多模态生理信号采集模块、麻醉深度评估模块及自动控制执行模块，构建了完整的闭环测试系统。硬件测试环境包括搭载STM32H743系列微控制器的最小系统板与多通道切换式气路结构及10.1寸医用级电容触摸屏。软件系统采用三层架构设计，包括设备驱动层、功能模块层及业务逻辑层。借鉴医疗设备全生命周期管理系统的评价方法[5]，实现系统各项功能的模块化测试与整体性能评估。测试过程中重点验证系统在不同工作模式下的感知精度、控制性能与安全可靠性。

3.2　智能感知精度分析

为验证智能感知系统在不同临床场景下的性能表现，设计针对不同体重患者类型与麻醉深度设定值的系统化测试方案。测试数据涵盖儿童、常规及超重三类患者群体，结合不同麻醉深度目标值进行全面评估，如表1所示。

表1智能感知系统测试参数设置

基于表1详细的测试数据分析可知，智能感知系统在各类患者群体中均展现出稳定可靠的性能表现，通过多模态传感器网络获取的生理参数测量精度达到了预期要求。其中压力传感器测量误差小于±0.5kPa，流量传感器测量误差小于±0.2L/min，浓度传感器测量误差小于±0.3%。系统对不同体重患者的麻醉深度评估结果显示出良好的适应性，为后续自动调控提供了可靠的数据基础。

3.3　控制性能评估

针对系统控制性能的综合评估，重点对麻醉诱导过程中的动态响应特性进行系统化测试分析，通过设置不同患者参数与目标MAC值，全面评估控制系统的响应速度与稳态精度，如表2所示。

表2麻醉诱导控制性能测试结果

由表2可见，控制系统在面对不同患者特征时均能维持稳定的性能指标，平均调节时间为272.2s，稳态误差控制在3%以内，超调量最大不超过8%，均优于现有商用麻醉机的控制指标。系统表现出优异的动态响应特性与抗干扰能力，为临床应用提供了可靠保障。

3.4　临床验证实验

临床验证实验通过在实际手术环境中的系统部署与应用，对智能感知与自动调控功能进行了全面评估。验证过程涵盖不同手术类型、不同年龄段患者及不同麻醉要求的临床场景，并收集了大量实际运行数据。实验结果表明，系统在临床应用中表现出优异的感知精度与控制性能，智能感知模块能够准确识别患者的麻醉状态变化，自动调控模块能够及时响应并作出相应调整。与传统人工控制相比，系统显著降低了麻醉医师的工作负担，减少了麻醉药物的消耗量，提高了麻醉安全性。通过对临床数据的统计分析，系统在维持目标麻醉深度与降低不良事件发生率等方面均显示出显著优势。

4　结语

本研究构建的智能感知麻醉调控系统在技术创新与实际应用两个层面均取得了突破。在技术创新方面，系统实现了从单一参数监测向多模态生理信息融合分析的跨越，完成了从经验性人工调节向数据驱动的智能化调控转变。系统针对不同手术类型与患者特征进行了全面验证，建立了完整的临床应用方案与安全保障体系。通过智能评估模型与自适应控制策略的协同作用，系统显著提升了给药精度，实现了对复杂手术环境下麻醉深度的可靠调控。系统的麻醉管理方案在临床实践中得到了验证，未来将着重解决个性化需求适应与极端情况处理等关键问题。

作者简介：

王衍森（1986-），男，山东青岛人，工程师，学士，现就职于青岛市第五人民医院，研究方向为电气工程及其自动化。

参考文献：

[1] 陈伟, 张桂阳, 王玥梅, 等. 中药智能制造绿色智能单元设备的优化管控策略[J/OL]. 中国实验方剂学杂志, 2025, 1 - 13.

[2] 李嘉珺, 刘飞, 李明新. 全自动智能医疗麻醉机系统设计[J]. 现代仪器与医疗, 2025, 31 (2) : 90 - 96.

[3] 崔皓鑫, 王嵘, 郑楠, 等. 基于 "人-机-环" 信息流的机器人手术系统研究与展望[J]. 模式识别与人工智能, 2024, 37 (1) : 47 - 57.

[4] 单涛, 钱琪杰, 周沂, 等. 基于优化SOM算法的智能手术室应用系统研究[J]. 控制工程, 2024, 31 (10) : 1753 - 1760.

[5] 吴平凤, 姚辉, 林建勋, 等. 智慧医院医疗设备全生命周期管理系统构建与评价研究[J]. 中国医学装备, 2023, 20 (6) : 149 - 155.

摘自《自动化博览》2025年7月刊