类维富靶控吸入（tci）全身麻醉课件

靶控吸入 TCI 全身麻醉 山东大学齐鲁医院 原山东医科大学附属医院 类维富 开展吸入TCI麻醉的必要性 在众多麻醉药中只有吸入麻醉具有良好的镇静 镇痛和一定的肌松作用 因此研究吸入麻醉药的合理应用是非常有必要的 传统吸入麻醉的缺点 1 由于每个病人所用氧流量不同 吸入麻醉药浓度很难准确 2 应用醚诱导 麻醉诱导时间长 需 分钟 3 由于麻醉药浓度不易控制 麻醉深度易出现波动 虽在大量设备监护下能控制 但对病人影响较大 4 贵重的麻醉药利用率只有1 5 10 5 一个挥发罐需要 万元 一台麻醉机最少需要 个增加了大量医院设资成本 设计基础 利用计算机技术 使用目标靶浓度注入进行吸入麻醉的控制 首先根据手术的刺激强度 病人的潮气量 体重 和能达到充分麻醉程度的 值 设定靶浓度 并由计算机控制的微量泵注入到麻醉机的回路管道中 根据药代动力学中吸入浓度和呼出浓度差由计算软件计算出靶部位的浓度 并将 值及靶部位浓度等信息反馈到计算机 由计算机控制微量泵的注入吸入管路的速度 闭环靶控麻醉的优点 闭环靶控麻醉为吸入麻醉方式的改进提供发展的方面 这是因为麻醉医生在麻醉过程中发挥着控制器的作用 而闭环靶控麻醉有许多优点 麻醉深度调节迅速 易于维持血液动力学稳定 用药量的个体化 降低医疗费用 注射泵替代挥发罐 使用广泛 设计合理的模型成为麻醉医生的研究工具 2020 2 27 6 实验材料 控制算法 经典PID控制算法比例控制 m t Kp e t 积分控制 m t 1 Ti t0 e t dt微分控制 m t Td de t dtPID控制算法 m t Kp e t Tdde t dt 自适应控制 自适应控制的应用使吸入麻醉闭环控制系统能根据病人近期BIS相对于目标值的变化趋势主动调节基准用药量 自适应控制的算法是 y t K e t 其中y t 表示基准用药量 e t 表示偏差 2020 2 27 8 实验材料 控制算法示意图 自适应控制y基准用药量病人BIS 目标BIS值mPID控制 2020 2 27 9 实验材料 吸入麻醉药模型 实验材料 吸入麻醉药模型 实验材料 闭环控制系统的连接 安装有控制软件 BIS BP EKG监测程序的PC机 病人 TCI注射泵 麻醉机呼吸环路吸气侧 麻醉气体监测仪 负责实测BIS与目标值的比较 确定TCI泵的注药速度 取样管与 Y 管连接 串口线 普通输液器管 脑电连线 闭环控制系统连接 病人资料 选择28例ASA 腹腔手术病人进入本次实验 其中男15例 女13例 年龄29 65岁 排除严重酗酒 心 肺 神经和肾脏病变患者 服用影响BIS值药物 肥胖患者和妊娠病人 病种包括 直肠癌 结肠癌 胃癌 胆囊炎 胆管内结石 肝癌 胰腺及壶腹部肿瘤等 病人随机进入实验组和对照组 其中实验组13例 对照组15例 麻醉前准备 核对和记录病人资料 监测设备的连接 TCI注射泵的调节 控制软件的设置和调节 麻醉机的检查与调节 注射器的连接与安装 方法与步骤 麻醉实施与处理 自主呼吸低流量诱导 静脉注芬太尼和司考林 完成插管 纯氧机械通气 肌松维持 血液动力学变化的处理 麻醉停止 数据存盘 麻醉实施与处理 自主呼吸低流量诱导 静脉注芬太尼和司考林 完成插管 纯氧机械通气 肌松维持 血液动力学变化的处理 麻醉停止 数据存盘 方法与步骤 术后随访 随访四问题入睡前记得的最后一件事情是什么 醒来后想起的第一件事情是什么 在术中做梦了吗 若回答 是 问是什么 若再次手术你还愿意接受同样的麻醉吗 数据处理方法 1 血液动力学指标 2 系统性能指标 PE MDPE MDAPE 摆动度 补偿 响应时间 3 处理软件 4 检验水准 结果 一般资料 表1两组病人基本情况比较表 结果 控制变量BIS 实验组第6例病人全程BIS趋势图 结果 控制变量BIS 对照组第11例病人BIS全程趋势图 结果 BIS控制指标 表2BIS控制性能指标 P 0 01 结果 血液动力学 上图为实验组 下图为对照组 结果 血液动力学 反馈控制组第12例病人部分血液动力学实时记录图 HR曲线的几个峰值为电刀干扰信号 14 15完成插管 15 00手术开始 血压较切皮前明显升高 随后基础维持正常水平 结果 诱导苏醒期情况 表3诱导苏醒期情况实验组对照组安氟醚平均用量14 311 2诱导期躁动发生率25 17 P 0 05 结果 安氟醚浓度 上图为实验组 下图为对照组 讨论 吸入麻醉闭环靶控麻醉系统的设计 系统性能评价 血液动力学稳定性 诱导苏醒期情况与麻醉气体浓度的变化 系统稳定性及抗干扰能力 目标BIS数值的选择 进一步研究重点解决的问题 闭环靶控吸入麻醉系统的设计 模型的选择 Lerou模型 1 生理学模型 2 能满足循环紧闭式麻醉的诱导和维持的需要 3 液态麻醉药环路注入法验证表明系统性能良好 闭环靶控吸入麻醉系统的设计 控制算法1 经典PID控制 简单易行 但不能真正适应变化迅速的生物学系统的需要 2 自适应控制 人体生理复杂性和个体差异存在的要求 随着麻醉进行 模型变得越来越接近实 结合PID控制 不断修正Kp Ki Kd等有关参数 调整输入与输出间的关系 3 复合控制 PID控制负责实测BIS值与目标值的比较 以差值进行反馈控制 在基准用药量基础上调整系统输出量 自适应控制负责调节系统基准用药量 使PID控制的输出信号达到最优 闭环靶控吸入麻醉系统的设计 控制变量BISBIS是第一个获得FDA批准用来监测性睡眠程度的专用仪器 克服SEF MF对轻度反映不良的缺点 对大脑皮层信号具有良好的同步性 单变量指标 已成功应用于静脉闭环控制麻醉 闭环靶控吸入麻醉系统的设计 液态安氟醚环路注入1 液态安氟醚环路吸气侧注入能够保证环路内麻醉气体浓度的稳定 2 微量注射泵替代挥发罐具有下列优点 能更准确和更精密地控制新鲜气流中麻醉药浓度 便于记录麻醉药用量和连接计算机 适用范围广 一个微量泵能配合多种麻醉机 完成多种麻醉药物的定量注射 校正方便 3 需防止安氟液直接进入呼吸道 麻醉过程中始终保持吸入侧螺纹管中段低于病人头部 将一次性细菌过滤器连接在气管导管与 Y 之间 闭环靶控吸入麻醉系统的设计 系统性能评价 1 MDPE MDAPE 摆动度和补偿值可以做为评价闭环控制麻醉系统性能的指标 2 Lerou等认为群体偏性不应大于10 因为偏性在10 之内麻醉可安全使用 其次 模型实施误差源于人群生物学的差异和麻醉性能 吸入麻醉的摄取变异范围在 10 30 故系统性能误差应当小于30 的麻醉系统对于绝大多数试对象是可以接受 3 本研究所有控制性能指标均满足Lerou的要求 表明该系统能够将BIS值维持在目标BIS值 摆动度小于对照组 表明闭环靶控系统控制性能优于手动控制 闭环靶控吸入麻醉系统的设计 控制算法1 经典PID控制 简单易行 但不能真正适应变化迅速的生物学系统的需要 2 自适应控制 人体生理复杂性和个体差异存在的要求 随着麻醉进行 模型变得越来越接近实 结合PID控制 不断修正Kp Ki Kd等有关参数 调整输入与输出间的关系 3 复合控制 PID控制负责实测BIS值与目标值的比较 以差值进行反馈控制 在基准用药量基础上调整系统输出量 自适应控制负责调节系统基准用药量 使PID控制的输出信号达到最优 结果 诱导苏醒期情况 表3诱导苏醒期情况实验组对照组安氟醚平均用量14 311 2诱导期躁动发生率25 17 P 0 05 血液动力学影响 实验组血液动力学稳定 各时间点SBP DBP和HR与术前基础值比较差异无显著性 切皮引起血压 心率明显升高 诱导苏醒期情况与麻醉气体浓度变化 一般认为 闭环靶控麻醉能够加速麻醉诱导 减少麻醉药用量 但本研究并未表明出上述优点 原因可能与液态安氟醚不能迅速 完全蒸发有关 诱导期注药速度快 约为18ml h 每克安氟醚在25 环境下完全气化需要62千卡的热量 聚氯乙烯材料的螺纹管导热性差 无法在短时间提供安氟醚蒸发所需的全部热量 系统稳定性及抗干扰能力 控制软件本身尚不稳定 易出现 死机 电刀对BIS的干扰 目标BIS数值的选择 大量文献报道能使病人无术中知晓的BIS为50 对于某一病人来说意识消失的BIS值可能高于70 而对另一患者来说 可能需要保持BIS值 45才能保证无术中知晓发生 因此 目标BIS的设定应该做到个体化 进一步研究需要解决的问题 首先解决液态麻醉药蒸发问题 保证其迅速 完全