呼吸设备的制作方法

本发明涉及一种呼吸设备，所述呼吸设备用于患者的，尤其人类患者的至少部分辅助性的人工呼吸。呼吸设备具有呼吸气体管路装置、压力改变装置和控制装置。压力改变装置用于在呼吸设备的呼吸运行期间改变呼吸气体管路装置中的呼吸气体的压力。控制装置用于控制呼吸设备的运行，尤其压力改变装置的运行。控制装置具有用于将运行或/和患者数据传输给控制装置的数据输入端。所述控制装置构成用于：选择性地借助于预定的第一数据关联性或借助于与第一数据关联性不同的预定的第二数据关联性确定用于呼吸设备的运行的呼吸运行参数，尤其用于压力改变装置的运行的呼吸运行参数。

背景技术：

这种呼吸设备从临床应用中，例如在外科手术中或在重症监护中是已知用于人员的人工呼吸。呼吸设备能够用于使不再能够靠自己呼吸的人员进行完全的呼吸。携带着麻醉呼吸机的患者或昏迷的患者属于这种人员。因此，本申请除了重症呼吸设备以外还涉及麻醉呼吸设备，然而不只涉及麻醉呼吸设备。然而，一开始所提到的类型的呼吸设备也仅能够用于如下人员的辅助性的呼吸，所述人员虽然能够靠自己进行一定程度的呼吸，然而在此所述人员的呼吸气体需求不能被完全地满足。

除了人类医学以外，本发明的呼吸设备也在兽医学中使用，例如用于在麻醉状态期间使动物呼吸。这种在兽医学中所治疗的动物就本申请而言也应是“患者”。

借助于呼吸气体管路装置，将呼吸气体引导至患者，尤其患者的呼吸器官。呼吸气体管路装置也能够至少部段地用于将患者已使用过的、代谢的呼吸气体导出到大气中。呼吸气体管路装置包括至少一个呼吸气体管路，例如软管管路，和至少一个阀，所述阀用于选择性地选择用于吸气和呼气的流动路径。

呼吸气体管路装置中的对于患者的人工呼吸必要的呼吸气体流通过压力改变装置引起，所述压力改变装置构成用于：改变呼吸气体管路装置中的呼吸气体的压力，从而产生患者体外的呼吸气体量和在患者的呼吸器官内部中的气体压力之间的压力差，进而引起流向患者的呼吸器官的呼吸气体流或离开患者的呼吸气体流。通常，压力改变装置包括用于控制呼吸气体管路装置中的呼吸气体的压力的泵、鼓风机或压缩机等。

压力改变装置也能够包括减压阀。连接到已安装的呼吸气体蓄压室上的减压阀就本发明而言例如能够用作为压力改变装置，所述呼吸气体蓄压室即在医院中作为中央的呼吸气体供给安装设备常见的呼吸气体蓄压室。通过减压阀，能够将可从呼吸气体供给安装设备在抽取部位处抽出到治疗和/或患者室中的呼吸气体的压力减少到适合于人工呼吸的压力范围，所述压力范围例如具有大约30mbar的超压最大值。

然而，呼吸设备的运行，尤其压力改变装置的运行也由呼吸气体管路装置的阀控制，而呼吸运行由控制装置控制。也就是说，通过控制装置能够选择性地借助于分别预定的第一数据关联性或第二数据关联性确定用于压力改变装置的运行的至少一个呼吸运行参数。

常规的呼吸设备从wo2007/085108a中已知。该文献大体上以给患者提供尽可能最佳的呼吸为目的，尤其给出下述教导：与待进行呼吸的患者的未详细确定的活动相关地，根据已知的otis公式或者根据已知的mead公式作为预先已知的数据关联性计算潮气量和适合的呼吸频率作为呼吸运行参数。然而，所述文献并没有说明，应根据哪些标准，与哪种活动相关地使用所述的一个或另一个公式。

原则上，otis和mead计算公式是几十年来用于计算呼吸运行参数的基础。因为呼吸设备在医学治疗中并非仅仅满足维持生命的功能，而是在错误地选择呼吸运行参数时除了不能充分满足功能以外还会对相应的被治疗的患者产生很大程度的伤害，所以专家——尤其借助于呼吸设备为患者工作的医疗专业人员——在应用上文提到已证实是可靠的otis或mead公式不同的计算公式时是极其谨慎的。从otis或mead公式充分已知的，它们适合于呼吸设备的以满足功能的方式进行的运行。

从wo2013/045563a1中已知呼吸软管系统，所述呼吸软管系统也能够在本发明中用作微呼吸气体管路装置。

技术实现要素：

本发明的目的是，进一步改进，尤其以如下方式改进一开始提到的呼吸设备：该呼吸设备能够更精确地与患者的实际的呼吸气体需求相配合。

根据本发明，该目的通过一种常规的呼吸设备实现，在所述呼吸设备中控制装置构成为用于：与阻力数据数值相关地，根据从第一数据关联性或根据第二数据关联性确定用于预设的呼吸气体需求的呼吸运行参数，其中所述阻力数据数值表明与待进行呼吸的患者相关联的呼吸阻力。

在此，优选考虑：控制装置构成用于：与阻力数据数值相关地，从预定的第一数据关联性和预定的第二数据关联性中选择出一种数据关联性从而根据从第一数据关联性和第二数据关联性中所选出的数据关联性确定用于预设的呼吸气体需求的呼吸运行参数，其中所述阻力数据数值表明与待进行呼吸的患者相关联的呼吸阻力。

就本申请而言，呼吸运行参数是如下参数，所述参数为了呼吸设备的，尤其压力改变装置的运行而在该呼吸设备处使用。患者数据是如下数据，所述数据描述待进行呼吸的患者，例如体重、身高、病征、年龄、性别、体质指数、健身程度等。

原则上，人工呼吸总是克服呼吸设备的和患者的系统固有的呼吸阻力进行。呼吸设备克服该呼吸阻力做功，以便为患者的肺泡供给新鲜的呼吸气体。虽然也可考虑克服呼吸阻力以便将已使用的呼吸气体从肺泡中导出的工作，然而优选的是，仅由呼吸设备辅助将新鲜的呼吸气体输送至患者的肺泡(吸气)。呼出气体(呼气)通常仅由于患者的呼吸系统的体压提高引起，所述体压在前一刻的吸气阶段期间已经由导入身体中的气体构建。对此，在关闭吸气阀之后通常打开呼气阀，使得能够降低患者的呼吸系统的体压以将已使用的呼吸气体推出到大气中，其中借助于所述吸气阀截断将新鲜的呼吸气体引导至患者的吸气软管。

在相应的呼吸情况下待克服的呼吸阻力根据情况是不同的。因为呼吸设备通常使用标准化的构件，尤其对于呼吸气体管路装置而言，所以借助于相同的呼吸设备呼吸的两个不同患者的呼吸阻力的区别基本上与患者本身相关。与患者的相应的状态相关，呼吸阻力绝大部分能够通过患者引起。尽管如此，在此应注意的是，呼吸设备的引导呼吸气体的构件也造成呼吸阻力。在个别情况下或在一类情况下，呼吸设备造成的呼吸阻力相对于患者造成的呼吸阻力是能够忽略的，而不会因这种简化引起大程度的失真。

通过表述“呼吸阻力与待进行呼吸的患者相关联”，在任何情况下都应表示：原则上，整体上在进行人工呼吸时待克服的呼吸阻力应是决定性的，尽管该呼吸阻力——如上文所述——可能能够在允许的情况下简化地来考虑。所使用的表达等同于在相应的人工呼吸情况下的呼吸阻力。

患者的呼吸气体需求从其新陈代谢中得出，对于所述新陈代谢而言需要呼吸气体进行氧化作用。呼吸气体需求能够通过潮气量与呼吸频率相乘来说明，所述潮气量即单次呼吸的呼吸气体体积，所述呼吸频率即在预定的、通常1分钟的时间间期期间单次呼吸的重复次数。

在此，能够经由潮气量和呼吸频率的不同的数值对实现同一呼吸气体需求。一个数值的增大要求相应另一数值对应地减小。

对于不同的患者状态，例如病征、镇静程度、精力耗尽等，和患者体质，例如性别、体格、肌肉质量、健身程度等，关于相应适合的潮气量，存在不同的临床上所接受的标准值。然而，这些标准值仅能够给出大致的方向，因为对于每种治疗情况而言重要的是各个患者的个体的身体情况和健康情况。

呼吸阻力能够具有流动阻力作为一个组成部分，即例如通过呼吸气体在引导呼吸气体的管路壁上的摩擦和通过在呼吸气体流中的涡流所引起的流动阻力，并且具有身体阻力作为替选的或附加的组成部分，例如通过在将呼吸气体导入患者的身体中期间引导呼吸气体的管路和患者的身体的变形所引起的身体阻力。根据各个患者的状态和体质，能够得出呼吸阻力的各个组成部分的不同的权重。

已证实的是，对于在同一状态中的同一患者而言，原则上被接受的且已证实可靠的otis和mead公式——并且这本来就是在业界唯一认可的公式——能够产生不同的数值，有时对于同一呼吸运行参数产生明显不同的数值。在此，根据申请人的最新研究，令人惊讶地是，相应的患者的活动并不重要，重要的是与患者相关联的在人工呼吸期间所引起的呼吸阻力。

因此，与相应的患者相关联的呼吸阻力是可能最适合的参数，以便从两个预定的数据关联性中选出一个来确定最适合于相应的患者及其具体的呼吸气体需求的呼吸运行参数。

虽然根据otis和mead可分别确定的呼吸运行参数始终在允许的范围中。但是，在个别情况下根据所述一个公式计算出的呼吸运行参数与根据相应另一公式计算出的呼吸运行参数相比是更有利的。

即使在此由于otis和mead公式的重要的意义而一再提及这些公式，但是根据本发明的呼吸设备不局限于将这些公式作为预定的数据关联性。原则上，本发明的基本思想在于，从预定的第一数据关联性和预定的第二数据关联性中分别选择出：哪个对于具体存在的治疗情况是最适合的或者产生最适合的呼吸运行参数。

这也包含并且刚好包含如下通过本发明所产生的可行性：当在呼吸期间待克服的呼吸阻力充分地改变时，具有同一呼吸气体需求的同一患者，通过根据本发明的呼吸设备在不同的时间借助于根据不同的数据关联性所确定的呼吸运行参数来进行呼吸。呼吸阻力的改变例如能够通过部分的康复或通过药物干预引起。患者单纯的转移已经能够引起呼吸阻力的改变。在此，患者在人工呼吸期间总是能够具有相同的活动，例如患者处于持续昏迷中。也就是说，根据本发明，控制装置尤其构成用于：仅与阻力数据数值相关地，，而与所述患者自身的活动，尤其呼吸活动无关地，根据第一数据关联性或根据第二数据关联性确定用于预设的呼吸气体需求的呼吸运行参数，其中所述阻力数据数值表明与待进行呼吸的患者相关联的呼吸阻力。

与待进行呼吸的患者相关联的相应的呼吸阻力有利地由表明该呼吸阻力的阻力数据数值来代表，所述阻力数据数值在表格和图形中能够与其他变量或其他数据关联性相关联。

原则上能够考虑的是，经由所提到的数据输入端将数据输入到控制装置中。因此，阻力数据数值也能够手动地由进行治疗的医生经由数据输入端输入到控制装置中。为此，数据输入端能够与适合的输入设备连接或是可连接的，所述输入设备例如是键盘。

然而，有利的是，呼吸设备构成用于确定与相应待进行呼吸的患者相关联的阻力数据数值。为此，呼吸设备例如能够检测运行参数的时间变化，例如压力改变装置的运行参数的时间变化。附加地或替选地，呼吸设备能够与一个或多个传感器以传输数据的方式连接，所述传感器构成用于检测压力改变装置或/和呼吸气体管路装置的运行变量。由这些传感器确定的检测数据随后能够经由控制装置的数据输入端导入，所述检测数据能够根据本身已知的计算模型从由传感器所检测出的数据数值中确定与待进行呼吸的患者相关联的最新存在的阻力数据数值。

因为，如已经上文所表明的那样，呼吸阻力，从而表明所述呼吸阻力的阻力数据数值，能够随着时间改变或者甚至以很大的概率被改变，所以根据本发明的一个有利的改进方案的呼吸设备构成用于重复地确定阻力数据数值，以便通过尽可能最新的数据和由此所推导出的呼吸运行参数来运行呼吸设备，更准确地说，运行所述呼吸设备的压力改变装置。

尤其优选地，呼吸设备构成用于：在每次呼吸周期之后或对于每次呼吸周期确定阻力数据数值，使得对于每个随后的呼吸周期存在所需的尽可能最新的呼吸运行参数。

借助于第一或第二数据关联性确定呼吸运行参数在利用基于一组预定的输入数据的公式时能够是简单的确定步骤。然而，呼吸运行参数的确定也能够在多个计算阶段上进行。呼吸设备例如能够构成为用于：首先针对阻力数据数值，根据预定的第一数据基本关联性确定第一呼吸基本运行参数，并且根据与第一数据基本关联性不同的预定的第二数据基本关联性确定第二呼吸基本运行参数。呼吸设备还能够构成用于：随后将第一呼吸基本运行参数与第二呼吸基本运行参数相互比较，并且根据比较的结果，借助于预定的第一数据关联性或借助于预定的第二数据关联性确定呼吸运行参数。

为了能够将已经确定的呼吸基本运行参数和推动所述呼吸基本运行参数的确定进行的耗费用于进一步确定呼吸运行参数，有利的是，第一数据关联性是函数。第一或/和第二数据基本关联性的该函数等同于第一呼吸基本运行参数的或/和第二呼吸基本运行参数的引起相同的呼吸运行参数的函数。第一数据关联性例如能够是形成第一和第二数据基本关联性的平均值的函数。这又等同于形成第一和第二呼吸基本运行参数的平均值的函数。原则上，所提到的平均值能够是任意形式的平均值，即算术平均值、几何平均值或调和平均值。然而，对于在人工呼吸领域中的应用而言，算术平均值被证实是尤其有利的。

在必要的修正下这相应地适用于第二数据关联性，所述第二数据关联性同样能够是第一或/和第二数据基本关联性的函数，并且尤其能够是形成第一和第二数据基本关联性的平均值的函数。在上文中关于平均值结合第一数据关联性所提到的内容同样涉及第二数据关联性。在此，第一呼吸基本运行参数和第二呼吸基本运行参数的产生相同的呼吸运行参数的函数等同于第一或/和第二数据基本关联性的函数。在一个简单的然而有利的解决方案中，第二数据关联性能够是第二数据基本关联性，以至于当所述第二呼吸基本运行参数经由第二数据关联性确定时，该第二呼吸基本运行参数是呼吸运行参数。

如果这两个数据关联性分别是第一或/和第二数据基本关联性的函数，那么这两个数据关联性是第一或/和第二数据基本关联性的不同的函数，以便能够根据待克服的呼吸阻力确定尽可能适合于相应待进行呼吸的患者的并且最佳地调整的呼吸运行参数。

呼吸设备对第一和第二呼吸基本运行参数所进行的比较原则上能够是任意的比较，也能够是多级的比较，其中能够将多个从相应的呼吸基本运行参数中推导出的数值相互比较。

尤其优选的是需要较少地计算能力的并且可一再快速地提供的简单的解决方案，其中呼吸设备构成用于：当第一呼吸基本运行参数大于第二呼吸基本运行参数时，将第一呼吸基本运行参数和第二呼吸基本运行参数的平均值用作为呼吸运行参数；并且当第一呼吸基本运行参数小于或等于第二呼吸基本运行参数时，将第二呼吸基本运行参数用作为呼吸运行参数。

此外，所述平均值优选是算术平均值，尽管如此不应排除上述其他平均值。

附加地或替选地，当对于至少一部分可在呼吸设备上选出或/和设置的呼吸气体需求数值而言分别存在阻力数据阈值时，能够从预定的第一和第二数据关联性中选出一个数据关联性用于与阻力数据阈值相关地确定呼吸运行参数。当存在这种阻力数据阈值时，为了选出数据关联性能够提出，控制装置构成用于：当待进行呼吸的患者的阻力数据数值低于阻力数据阈值时，根据第一数据关联性确定呼吸运行参数；并且当具体的患者的阻力数据数值高于阻力数据阈值时，根据第二数据关联性确定呼吸运行参数。

又能够优选第一数据关联性是第一或/和第二数据基本关联性的函数而第二数据关联性能够是第一或/和第二数据基本关联性的与第一数据关联性不同的函数。

阻力数据阈值能够基于所执行的试验来确定。当针对较小的阻力数据数值第一和第二数据关联性中的一个数据关联性提供对于待进行呼吸的患者更好地被调整的呼吸运行参数时，并且当针对较大的阻力数据数值相应另一数据关联性提供更好地被调整的呼吸运行参数时，例如能够将阻力数据数值确定为阻力数据阈值。能够将上文中所描述的临床上所接受的标准值用作为决策支持，以决定哪个呼吸运行参数是更适合的。对于给定的患者的给定的呼吸气体需求提供呼吸运行参数的如下数据关联性不能确定是最适合的，所述数据关联性在评价整个状态的情况下接近对于相应的患者而言有关的临床上所接受的标准值。

用于给定的呼吸气体需求的阻力数据阈值也能够在第一和第二数据关联性的曲线图的交点处与可能的阻力数据数值相关地作为呼吸运行参数的相应的函数得出。在该交点处，用于具体的患者的给定的呼吸气体需求的第一和第二数据关联性，也就是说，在其他运行和患者数据相同时，提供呼吸运行参数的相同的数值。因此，在所述交点处是第一数据关联性还是第二数据关联性用于确定呼吸运行参数是无关紧要的，因为结果是相同的。然而，在位于交点的一侧上进而位于阻力数据阈值的一侧上的数值范围中，例如朝向较小的阻力数据数值，一个数据关联性能够提供更有利的呼吸运行参数，在位于交点的另一侧上的数值范围中，相应另一数据关联性提供更有利的呼吸运行参数。

如在呼吸设备中常见的那样，呼吸运行参数优选是呼吸潮气量或呼吸频率。在呼吸气体需求已知时，例如作为每分钟体积量给出，也就是说，作为在一分钟之内输送给患者的呼吸气体量给出，——并且本发明以预设的呼吸气体需求为前提——可在呼吸频率已知的情况下计算呼吸潮气量而可在呼吸潮气量已知的情况下计算呼吸频率，因为每分钟体积量是呼吸潮气量和呼吸频率的乘积。因此，优选地，呼吸气体需求是每分钟体积量，尤其优选以每分钟体积百分比给出，因为从已知的每分钟体积百分比中可以非常简单地换算其他每分钟体积量，例如当在治疗期间患者的状态改变并且其呼吸气体需求随着所述状态的改变而改变时。其他呼吸运行参数例如能够是超压峰值、呼气末正压(peep)、呼吸气体的相对湿度、呼吸气体的温度等，其中在呼吸气体中在吸气阶段期间达到所述过压峰值。

一开始已经阐述过，哪些具体的阻力形式能够造成与患者相关联的呼吸阻力。根据这个物理事实，阻力数据数值能够考虑待进行呼吸的患者的呼吸道的流动阻力数值或/和呼吸设备的引导呼吸气体的管路的流动阻力数值(所谓的“resistance”)。可能设置在管路中的阀适合作为管路的一部分。在原则上可能的，尽管概率不大的情况下，即在流动阻力构成呼吸总阻力绝大部分的情况下，仅考虑呼吸情况的或患者的流动阻力数值(resistance)作为阻力数据数值可能就是足够的。

附加地或替选地，阻力数据数值能够考虑待进行呼吸的患者的呼吸器官的顺应性数值或/和呼吸设备的引导呼吸气体的管路的顺应性数值(compliance)。对于原则上可能的，然而概率不大的情况，即对于顺应性数值构成呼吸的总阻力的绝大部分的情况，再次适用的是，仅考虑顺应性数值作为阻力数据数值就能够是足够的。

然而，具体的呼吸情况的呼吸阻力的尽可能实际的概况，也就是说，与患者相关联的呼吸阻力的尽可能实际的概况，在如下情形下得出：表明该呼吸阻力的阻力数据数值考虑呼吸情况的流动阻力数值和顺应性数值。因此，阻力数据数值优选考虑通过呼吸情况的流动阻力数值和顺应性数值的乘积所形成的呼吸时间常数。在此，“考虑”是指，将所提到的一个或多个数值用来确定阻力数据数值，其中不应排除的是，在确定阻力数据数值时其他值同样能够是重要的。然而，最优选的是，对于该目的而言，将已经在现有技术中通常使用的呼吸时间常数作为流动阻力数值和顺应性数值的乘积。

为了确定呼吸运行参数，尤其呼吸运行参数的上述具体的实例，在业界存在不同的方法途径，所述方法途径基于不同假设。第一和第二数据基本关联性中的一个数据基本关联性或者第一和第二数据关联性中的一个数据关联性例如能够基于呼吸的最小力耗费的假设，而相应另一数据基本关联性或相应另一数据关联性能够基于在呼吸时所做的最小的功的假设。因为原则上能够可行的是，最小地所耗费的力也做最小的功，所以对于最小力耗费假设应排除在由此所确定的呼吸运行点上也做最小的呼吸功。同样，为了区分这两种假设应排除的是，在从对在呼吸时所做的最小的功的假设中所确定的呼吸运行点上，对于呼吸而言所耗费的力同时是最小的。换言之，对于相同的输入变量，不同的假设应提供不同的呼吸运行参数。

为了尽可能精确地确定呼吸运行参数，根据本发明的一个有利的改进方案能够提出，一方面，第一数据基本关联性或第一数据关联性，而另一方面第二数据基本关联性或第二数据关联性，分别包含或优选给出如下一个或多个变量的关联性或者所述变量中的单个或多个变量的被推导出的或组合的变量的关联性，所述变量出自：患者肺泡体积、患者呼吸器官死区体积、患者呼吸道流动阻力、呼吸气体管路装置流动阻力、患者呼吸器官顺应性、呼吸气体管路系统顺应性和呼吸频率。在此，第一数据关联性与第二数据关联性不同，即使这两个数据关联性包含相同的变量时也是如此。“包含”在此表示，除了上述变量以外还能够考虑在数据关联性中的其他变量。“给出”在此表示，相应的数据关联性仅由上述变量中的一个或多个形成。

患者肺泡体积在此是如下有效体积，在所述有效体积中发生导入到患者中的呼吸气体和患者的血液之间的气体交换。患者呼吸器官死区体积是待进行呼吸的患者的呼吸器官的如下体积，虽然在所述体积中存在呼吸气体并且该体积在呼吸期间也移动，然而处于死区体积中的呼吸气体并不参加与患者的血液的气体交换。患者呼吸道流动阻力，优选连同呼吸气体管路装置流动阻力，是对于相应的呼吸情况个体地所确定的流动阻力数值。患者呼吸器官顺应性，优选连同呼吸气体管路装置顺应性，是对于相应的呼吸情况而言有关的顺应性数值。

由此，第一和第二数据基本关联性中的一个数据基本关联性或第一和第二数据关联性中的一个数据关联性能够是上述变量或数据根据mead的关联性。同样，相应另一数据基本关联性或数据关联性能够是上述变量或数据根据otis的关联性。在实际中，根据otis和mead的公式不仅几十年来被证实为可靠的，而且所述公式还广泛地被接受，这对于让借助于呼吸设备来治疗的人员的接受所述呼吸设备具有决定性的意义。

原则上能够考虑的是，将患者呼吸器官部分体积，例如患者肺泡体积或/和患者呼吸器官死区体积经由现有的数据输入端传输或输入到控制装置中。这同样适用于待进行呼吸的患者的呼吸气体需求。因为人的呼吸气体需求在人体中被代谢，所以所述呼吸气体需求例如能够由相应的患者的体重中推导出。在此，能够使用患者的实际的体重或者例如对于相应的患者根据本身已知的规则所确定的理想体重(所谓的“idealbodyweight”＝ibw)。根据患者的状态，能够将用于确定呼吸气体需求的体重与系数相乘，以便由此大致计算出每分钟体积量。

患者呼吸器官死区体积也可以本身已知的方式根据体重，尤其根据上文已经提到的理想体重来确定，例如再次通过与为此所确定的系数相乘。

附图说明

下面，根据附图详细阐述本发明。附图示出：

图1示出配置用于使患者进行人工呼吸的根据本发明的呼吸设备的示意图；

图2示出由根据本发明的呼吸设备示例性地使用的、作为呼吸运行参数的、呼吸时间常数和呼吸频率的不同数值的关联性，并且与此对照地示出相应的根据otis和mead公式的用于第一呼吸气体需求的关联性；

图3示出根据本发明的呼吸设备示例性地使用的、作为呼吸运行参数的、呼吸时间常数和呼吸频率的不同数值的关联性，并且与此对照地示出相应的根据otis和mead公式的用于第二呼吸气体需求的关联性；以及

图4示出根据本发明的呼吸设备示例性地使用的、作为呼吸运行参数的、呼吸时间常数和呼吸频率的不同数值的关联性，并且与此对照地示出相应的根据otis和mead公式的用于第三呼吸气体需求的关联性。

具体实施方式

在图1中，呼吸设备的一个根据本发明的实施方式普遍用10表示。呼吸设备10在所示出的实例中用于人类患者12的人工呼吸。

呼吸设备10具有壳体14，在所述壳体中——从外部由于不透明的壳体材料而不可见——能够容纳有压力改变装置16和控制装置18。

压力改变装置16以本身已知的方式构造并且能够具有泵、压缩机、鼓风机、压力容器、减压阀等。此外，呼吸设备10以本身已知的方式具有吸气阀20和呼气阀22。

控制装置18通常作为计算机或微型处理器实现。所述控制装置包括在图1中未示出的存储器装置，以便能够存储对于呼吸设备10的运行所需的数据并且在需要时能够调用所述数据。存储器装置在网络运行中也能够位于壳体14之外并且通过数据传输连接与控制装置18连接。数据传输连接能够通过线缆路段或无线电路段形成。然而，为了防止数据传输连接的干扰能够对呼吸设备10的运行产生影响，存储器装置优选集成到控制装置18中或者至少与所述控制装置容纳在相同的壳体14中。

为了将数据输入到呼吸设备10中或更确切地说输入到控制装置18中，呼吸设备10具有数据输入端24，所述数据输入端在图1中示出的实例中通过键盘表示。如仍将在下文中阐述的那样，键盘不是控制装置18的唯一的数据输入端。实际上，控制装置18能够经由不同的数据输入端，例如经由网络线路、无线电路段或经由传感器接口26得到数据，这将在下文中详细探讨。

为了将数据输出给进行治疗的治疗医生，呼吸设备10能够具有输出设备28，在示出的实例中输出设备是屏幕。

为了进行人工呼吸，患者12与呼吸设备10，更准确地说与壳体14中的压力改变装置16，经由呼吸气体管路装置30连接。患者12为此被插管。

呼吸气体管路装置30具有吸气软管32，新鲜的呼吸气体能够经由所述吸气软管从压力改变装置16导入到患者12的肺中。吸气软管32能够是不连续的并且具有第一吸气软管34和第二吸气软管36，在所述第一和第二吸气软管之间能够设有调节装置38，所述调节装置用于有针对性地对输送给患者12的新鲜的呼吸气体加湿并且必要时也对其调温。调节装置38能够与外部的液体储备器40连接，用于加湿的水或例如用于呼吸道的消炎或用于延展呼吸道的药物能够经由所述液体储备器被输送至调节装置38，。因此，在将当前的呼吸设备10作为麻醉呼吸设备时，能够将挥发性的麻醉剂受控地经由呼吸设备10输出给患者12。调节装置38用于，将新鲜的呼吸气体以预定的含水量，必要时在添加药物气雾剂的情况下，并且以预定的温度输入给患者12。

呼吸气体管路装置30除了已经提到的吸气阀20和呼气阀22以外还具有呼气软管42，代谢的呼吸气体经由所述呼气软管从患者12的肺中排放到大气中。

吸气软管32与吸气阀20耦合，呼气软管42与呼气阀22耦合。在气体流穿流的同时相应仅能打开这两个阀中的一个。阀20和22的操作控制同样通过控制装置18进行。

在一个呼吸周期期间，首先在吸气阶段期间关闭呼气阀22并且打开吸气阀20，以至于新鲜的呼吸气体能够从壳体14传导至患者12。通过借助于压力改变装置16有针对性地提高呼吸气体的压力，引起新鲜的呼吸气体的流动。由于压力提高，新鲜的呼吸气体流入患者12的肺中并且在该处克服靠近肺的身体部分的个体弹性扩大靠近肺的身体区域，也就是说，尤其扩大胸腔。由此，在患者12的肺内部的气体压力也升高。

在吸气阶段结束时，吸气阀20被关闭，并且呼气阀22被打开。呼气阶段开始。由于位于患者12的肺中的呼吸气体的被提高至吸气阶段结束的气体压力，该呼吸气体在打开呼气阀22之后流入大气中，其中随着流动时间过去，在患者12的肺中的气体压力减小。如果在肺12中的气体压力达到在呼吸设备10上所设置的呼气末正压，也就是说，比大气压略高的压力，那么呼气阶段借助于关闭呼气阀22来结束，并且紧接着另一呼吸周期。

在吸气阶段期间，将所谓的呼吸潮气量，即每次呼吸过程的呼吸气体体积输送给患者12。呼吸潮气量与每分钟的呼吸周期数量相乘，也就是说，与呼吸频率相乘，得出当前所执行的人工呼吸的每分钟体积量。

优选地，呼吸设备10，尤其控制装置18构成用于在呼吸运行期间重复地更新或确定呼吸运行参数，所述呼吸运行参数表征呼吸设备10的呼吸运行，以便保证呼吸运行在每个时间点尽可能最优地匹配于相应待进行呼吸的患者12。尤其有利地，借助于呼吸频率进行一个或多个呼吸运行参数的确定，使得对于每个呼吸周期能够提供最新的从而最佳地匹配于患者12的呼吸运行参数。

为此，呼吸设备10能够与一个或多个传感器以传输数据的方式连接，所述传感器监控患者的状态或/和呼吸设备的运行。对于一系列可能的传感器，在图1中仅示例性地列举流量传感器44，所述流量传感器检测存在于呼吸气体管路装置中的呼吸气体流。流量传感器44能够借助于传感器管路装置46与控制装置18的数据输入端26耦合。传感器管路装置46能够包括电的信号传输管路，然而并不必须包括电的信号传输管路。所述传感器管路装置同样能够具有软管管路，所述软管管路将沿流动方向存在于流量传感器44两侧的气体压力传输给数据输入端26，在此所述数据输入端处该气体压力由在图1中未示出的压力传感器量化。

仅仅出于完整性的原因，应指出的是，根据本发明的呼吸设备10能够作为移动式呼吸设备10容纳在可滚动的支架48上。

如果以患者数据为出发点已知患者12的呼吸气体需求——例如根据患者12的理想体重在考虑其病征的情况下计算出——，那么对于患者12成功进行呼吸重要的是，将通常作为每分钟体积量或每分钟体积百分比所给出的呼吸气体需求划分为各次呼吸。

在图2中，对于患者12的100％的每分钟体积百分比给出三个不同的数据关联性，所述数据关联性分别说明呼吸时间常数rc和呼吸频率之间的关联性。呼吸时间常数rc通过流动阻力数值和顺应性数值的乘积形成。所述呼吸时间常数表明与患者12相关联的呼吸阻力。呼吸频率是呼吸设备10的呼吸运行参数的一个实例。

在此，曲线50根据对最小呼吸功假设基于已知的otis公式确定。所述曲线对于每个实际的呼吸时间常数值的100％的每分钟体积百分比提供最低的呼吸频率进而提供最大的呼吸潮气量，因为每分钟体积量是呼吸频率和呼吸潮气量的乘积。

图2中的曲线52示出在呼吸时间常数rc和呼吸频率之间的数据关联性，所述数据关联性根据已知的mead公式基于对为了进行呼吸所耗费的最小力的假设确定。根据mead公式的该数据关联性为实际的呼吸时间常数值提供最大的呼吸频率进而提供最小的呼吸潮气量。

根据本发明的呼吸设备10在此能够如在下文中所描述的那样：根据通过传感器检测的值，例如根据在呼气阶段中的呼吸气体的时间相关的累积的量测量，能够确定最新存在的呼吸时间常数值。呼吸时间常数值根据常规定义是用于呼出63％的呼吸潮气量所需的时间段。

然而，针对人工呼吸的情况替选地还存在用于确定时间常数的其他方法。在本文中参考1995年由brunner所著的“criticalcaremedicine”或2000年由lourens所著的“intensivecaremedicine”。其中提出，将呼气时的时间常数作为呼气时的潮气量的75％的值与如下呼气流量的商来确定，所述呼气流量在达到呼气时的潮气量的75％的呼气量的时间点存在。

借助于这样最新确定的呼吸时间常数值，呼吸设备10，更准确地说，控制装置18，根据mead从曲线52中确定呼吸频率作为第一呼吸基本运行参数并且根据otis从曲线50中确定呼吸频率作为第二呼吸基本运行参数。因此，在本实例中，根据上面的引言，曲线50和52是第二或第一数据基本关联性。

在下一步骤中，呼吸设备10，更准确地说，控制装置18，将第一呼吸基本运行参数，即根据mead的呼吸频率，与第二呼吸基本运行参数，即根据otis的呼吸频率进行比较。如果比较的结果是：根据mead的第一呼吸基本运行参数大于根据otis的第二呼吸基本运行参数，那么呼吸设备10将作为呼吸运行参数的呼吸频率确定为根据mead的和根据otis的呼吸频率的算术平均值：

而如果对于所确定的呼吸时间常数值，根据otis的呼吸频率大于根据mead的呼吸频率，那么将根据otis的呼吸频率选作呼吸基本运行参数。

在图1的实例中，对于所有实际上可实现的呼吸时间常数值而言，根据otis的呼吸频率小于根据mead的呼吸频率，使得始终将根据otis的和根据mead的数据关联性的算术平均值选作如下数据关联性，根据所述数据关联性对于已知的每分钟体积量和对于所确定的呼吸时间常数值确定呼吸频率。所述数据关联性在图2中表示为曲线54。

在图3中示出对于200％的每分钟体积百分比基本上相同的数据基本关联性50和52。原则上在上文中关于图2所提出的内容也适用于图3：首先以本身已知的方式确定最新存在的呼吸时间常数值rc。对于该呼吸时间常数值rc，分别计算根据mead和根据otis的呼吸频率。将这样得到的根据mead和根据otis的呼吸频率相互比较。当根据mead的呼吸频率大于根据otis的呼吸频率时，根据上述公式(1)计算这两个呼吸频率的算术平均值作为呼吸运行参数。当根据otis的呼吸频率大于根据mead的呼吸频率时，将根据otis的呼吸频率用作为用于呼吸设备10的运行的呼吸运行参数。

在图3中可以获悉，曲线50和52的数据基本关联性在呼吸时间常数值大约为1.12s时在交点56上相交。由此，在交点56左侧，即在呼吸时间常数值小于1.12s时，对于每个呼吸时间常数值所计算出的根据mead的呼吸频率大于根据otis的呼吸频率，使得对于呼吸时间常数值小于1.12s的这个范围，总是应用上述公式(1)来确定在呼吸设备10上待作为呼吸运行参数设置的呼吸运行频率。

而对于大于1.12s的呼吸时间常数值，始终是相反的情况：在此对于每个呼吸时间常数值，由此计算出的根据otis的呼吸频率大于根据mead的呼吸频率，使得对于呼吸时间常数值的这个范围总是将根据otis的呼吸频率设置为或用作在呼吸设备10上的呼吸运行参数。交点56是阈值阻力数据数值，如在上文中在引言中所提到的那样。

图4基本上示出与图2和3相同的原则上的数据关联性或数据基本关联性，然而是针对300％的每分钟体积百分比，即针对大幅提高的呼吸气体需求的情况示出。关于图3所提出的内容通过必要的修正在如下条件下适用于图4：在图4中有关的呼吸气体需求的交点或阻力数据阈值56位于0.75s的呼吸时间常数值中。

借助于本发明的呼吸设备10，在患者12处所执行的人工呼吸与之前相比能够更好地匹配于具体的患者及其状态。因为根据otis的计算方法以及根据mead的计算方法在很大程度上已被认可和接受，所以能够认可在这两个已知的计算方法的结果之间的值的可应用性。因为如果根据otis和mead对于呼吸时间常数值和对于具体的呼吸气体需求所得到的呼吸运行参数中的每个呼吸运行参数是在治疗方面都是适用的，那么在这些已知的呼吸运行参数之间的新的呼吸运行参数也必须在治疗方面是适用的。