Intelligent systems of artificial ventilation in modern medical practice

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Currently, respiratory support with the use of artificial lung ventilation (ALV) is the leading method of intensive care for severe respiratory disorders of various origins. Constant technological improvement of ventilators in order to find the most physiological and safe modes opens up new opportunities for the creation of many automated control systems that operate on the feedback principle. This article is devoted to the intelligent ventilation modes presented in medicine, their advantages and disadvantages over other existing modes.

About the authors

I. V. Sopenko

Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering

Author for correspondence.
Email: sopenko2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9937-4659
Russian Federation, Obninsk

P. A. Semenikhina

Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering

Email: sopenko2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3089-7958
Russian Federation, Obninsk

A. A. Kotlyarov

Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering

Email: sopenko2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2766-7895

MD, Professor

Russian Federation, Obninsk

D. S. Maryevskaya

Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering

Email: sopenko2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2584-087X
Russian Federation, Obninsk

References

  1. Кассиль В.Л., Вызжигина М.А., Лескин Г.С. Искусственная и вспомогательная вентиляция легких. М., 2004; с. 26–43 [Kassil V.L., Vyzzhigina M.A., Leskin G.S. Artificial and assisted ventilation of the lungs. M., 2004; р. 26–43 (in Russ.)].
  2. Литвицкий П.Ф. Патофизиология: учебник. В 2 т. Т.1. 5-е изд., перераб. и доп. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2016; 624 с. [Litvitsky P.F. Pathophysiology: textbook. In 2 vol. Vol. 1. 5th ed., revised. and additional. M.: GEOTAR-Media, 2016; 624 p. (in Russ.)].
  3. Ларин Е.С., Колышкин В.В. Искусственная вентиляция легких – вчера, сегодня, завтра. Pallium: паллиативная и хосписная помощь. 2019; 1 (2): 46–9 [Larin E.S., Kolyshkin V.V. Artificial lung ventilation – yesterday, today, tomorrow. Pallium: palliative and hospice care. 2019; 1 (2): 46–9 (in Russ.)].
  4. Проценко Д.Н. Тактика респираторной поддержки у пациентов в критическом состоянии. Дис. ... д-ра мед. наук. М., 2021; с. 213 [Protsenko D.N. Respiratory support tactics in critically ill patients. Diss. … d-ra med. nauk. M., 2021; p. 213 (in Russ.)].
  5. De Prost N., Dreyfuss D. How to prevent ventilator-induced lung injury? Minerva Anestesiol. 2012; 78 (9): 1054–66.
  6. Светлицкая О.И., Канус И.И. Пути решения проблемы отлучения от искусственной вентиляции легких. Международные обзоры: клиническая практика и здоровье. 2020; 1: 22–34 [Sviatlitskaya V.I., Kanus I.I. Weaning from mechanical ventilation: the lines of approach. International Reviews: Clinical Practice and Health. 2020; 1: 22–3 (in Russ.)].
  7. Горячев А.С., Савин И.А. Основы ИВЛ. М.: Медиздат, 2019 [Goryachev A.S., Savin I.A. Fundamentals of mechanical ventilation. M.: Medizdat, 2019 (in Russ.)].
  8. Botta M., Wenstedt E.F.E., Tsonas A.M. et al. Effectiveness, safety and efficacy of INTELLiVENT-adaptive support ventilation, a closed-loop ventilation mode for use in ICU patients – a systematic review. Expert Rev Respir Med. 2021; 15 (11): 1403–13. doi: 10.1080/17476348.2021.1933450
  9. Singh P.M., Borle A., Trikha A. Newer nonconventional modes of mechanical ventilation. J Emerg Trauma Shock. 2014; 7 (3): 222–7. doi: 10.4103/0974-2700.136869
  10. Царенко С.В. Практический курс ИВЛ. М.: Медицина, 2007 [Tsarenko S.V. Practical course of mechanical ventilation. M.: Meditsina, 2007 (in Russ.)].
  11. Полупан А.А., Горячев А.С., Савин И.А. Асинхронии и графика ИВЛ. М.: 2017; 368 с. [Polupan A.A., Goryachev A.S., Savin I.A. Asynchrony and ventilator graphics. M.: 2017; 368 p. (in Russ.)].
  12. Мазурок В.А. Пропорциональная вспомогательная вентиляция. Трансляционная медицина. 2020; 7 (1): 39–52 [Mazurok V.A. Proportional assist ventilation. Translational Medicine. 2020; 7 (1): 39–52. (in Russ.)]. doi: 10.18705/2311-4495-2020-7-1-39-52
  13. Narchi H., Chedid F. Neurally adjusted ventilator assist in very low birth weight infants: Current status. World J Methodol. 2015; 5 (2): 62–7. doi: 10.5662/wjm.v5.i2.62
  14. Yuan X., Lu X., Chao Y. et al. Neurally adjusted ventilatory assist as a weaning mode for adults with invasive mechanical ventilation: a systematic review and meta-analysis. Crit Care. 2021; 25 (1): 222. doi: 10.1186/s13054-021-03644-z
  15. Umbrello M., Antonucci E., Muttini S. Neurally Adjusted Ventilatory Assist in Acute Respiratory Failure-A Narrative Review. J Clin Med. 2022; 11 (7): 1863. doi: 10.3390/jcm11071863
  16. Еременко А.А., Комнов Р.Д., Титов П.А. и др. Сравнение интеллектуального режима Intellivent-ASV® с традиционным подходом к прекращению ИВЛ у пациентов после неосложненных кардиохирургических операций. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2021; 18 (3): 36–45 [Eremenko A. A., Komnov R.D., Titov P.A. et al. Comparing the Intellivent-ASV® mode with conventional ventilation modes during weaning after uncomplicated cardiac surgery. Messenger of Anesthesiology and Resuscitation. 2021; 18 (3): 36–45 (in Russ.)]. doi: 10.21292/2078-5658-2021-18-3-36-45
  17. Arnal J.M., Garnero A., Novotni D. et al. Closed loop ventilation mode in Intensive Care Unit: a randomized controlled clinical trial comparing the numbers of manual ventilator setting changes. Minerva Anestesiol. 2018; 84 (1): 58–67. doi: 10.23736/S0375-9393.17.11963-2
  18. De Bie A.J.R., Neto A.S., van Meenen D.M. et al. Fully automated postoperative ventilation in cardiac surgery patients: a randomised clinical trial. Br J Anaesth. 2020; 125 (5): 739–49. doi: 10.1016/j.bja.2020.06.037
  19. Ананьев Е.П., Полупан А.А., Мацковский И.В. и др. Использование режима IntelliVent-ASV для поддержания целевого диапазона EtCO2 у пациентов с тяжелой ЧМТ. Журнал Вопросы нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко. 2017; 81 (5): 63–8 [Anan’ev E.P., Polupan A.A., Matskovskiy I.V. et al. Use of the IntelliVent-ASV mode for maintaining the target EtCO2 range in patients with severe TBI. Zhurnal Voprosy Neirokhirurgii Imeni N.N. Burdenko. 2017; 81 (5): 63–8 (in Russ.)]. doi: 10.17116/neiro201781563-68

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».