靶控吸入(TCI) 麻醉

靶控吸入(TCI)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设计基础影响临床设计的因素吸入麻醉药模型吸入麻醉药模型控制算法经典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］闭环靶控麻醉的优点自适应控制

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

m

PID控制实验材料——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”管连接串口线输注管脑电连线闭环控制系统连接病人资料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8ml/Kg；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。数据处理方法；1).血液动力学指标；2).系统性能指标：PE（执行误差）、MDPE（执行误差中位数）、

MDAPE（执行误差绝对值中位数）、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24±223±3BWI(kg/m2)163±5165±6身高(cm)63±1063±9体重(kg)52±1050±13年龄(y)8/87/5性别比(m/w)1513例数(人)对照组实验组表1两组病人基本情况比较表()应用BIS控制的BIS变量手控BIS变量对照组第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

MDPE2.014.16(10～90)%-6.66～10.28-7.40～17.79MDAPE5.488.62(10～90)%0.89～14.061.52～20.88

摆动度4.26*10.00*补偿值4.522.26项目实验组对照组结果——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。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：①人体生理复杂性和个体差异存在的要求；②随着麻醉进行，模型变得越来越接近实；③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：①PID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；②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闭环靶控吸入麻醉系统的设计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。系统性能评价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。①诱导期注药速度快，约为18ml/h;②每克安氟醚在25℃环境下完全气化需要62千卡的