Onderzoekers van de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) hebben een techniek ontwikkeld voor beademingsapparatuur op basis van zelflerende algoritmen. Met die AI-technologie wordt de regeling van de luchtdruk van beademingsapparatuur, of mechanische ventilatoren, tot een factor tien nauwkeuriger. Het beademen met exact de juiste luchtdruk is van cruciaal belang bij patiënten die in slaap gehouden worden tijdens de beademing, zoals de meeste COVID-19 patiënten op IC's. De resultaten van het TU/e onderzoek zijn onlangs gepresenteerd.
Een mechanische ventilator pompt lucht in en uit de longen van een patiënt, wanneer deze niet langer zelfstandig (voldoende) kunnen ademen. Door de afwisselende luchtstroom kunnen de longen kooldioxide uitwisselen voor zuurstof in het bloed, waardoor de patiënt kan overleven. Om ervoor te zorgen dat de patiënten de hoeveelheid lucht krijgen die ze nodig hebben, is het cruciaal dat de luchtdruk precies de instructies van de artsen volgt. Gebeurt dat niet, dan kan dat leiden tot een hogere sterfte. De nu ontwikkelde AI-technologie levert een bijdrage aan het nauwkeuriger, en met precies de juiste beademingsdruk, beademen van patiënten.
Repetitive Control AI-technologie
De onderzoekers van de TU/e gebruiken een alternatieve besturingstechniek. Die is aanvankelijk ontwikkeld door universitair hoofddocent Tom Oomen van de afdeling Werktuigbouwkunde voor toepassingen in de hightechindustrie, zoals printers en waferscanners. De techniek is gebaseerd op zelflerende algoritmen en maakt gebruik van het feit dat ademen bij patiënten die in slaap gehouden worden - zoals veel COVID-19-patiënten - de neiging heeft zeer regelmatig te zijn.
De AI-technologie, Repetitive Control genaamd, kan met behulp van sensoren en machine-learning technologie afwijkingen in de ademhaling en de beademing herkennen en de beademingsdruk binnen enkele beademingsteugen aanpassen. Hierdoor kan de nauwkeurigheid van de mechanische ventilator waarmee een patiënt beademd wordt met een factor tien verbeteren. De techniek is uitgebreid getest op kunstlongen in een laboratorium. Daarbij werden drie verschillende patiënten 'gecreëerd', een baby, een kind en een volwassene. In alle drie de gevallen presteerde de Repetitive Control technologie beter dan bestaande beademingsapparaten.
“Dankzij het zelflerende algoritme dat we toepassen, kunnen we zeer nauwkeurige drukniveaus bereiken, ongeacht de patiënt die op het apparaat is aangesloten. Dit maakt de behandeling veel constanter ”, zegt Joey Reinders, onderzoeker binnen het project en promovendus bij de sectie Dynamics and Control bij de afdeling Werktuigbouwkunde.
Het leeuwendeel van het onderzoek werd al in 2019 uitgevoerd, ver voor de coronacrisis dus. "Toen we aan ons onderzoek begonnen, hadden we geen idee dat het zo relevant zou worden. Ik ben dan ook erg blij met de resultaten, die op een dag een redder in nood kunnen zijn voor coronapatiënten", aldus Reinders.
Meer onderzoek
Voordat de AI-technologie Repetitive Control in de praktijk ingezet kunnen worden is nog wel meer onderzoek nodig. Vooralsnog is Repetitive Control alleen getest op patiënten die buiten bewustzijn, slapen of een kunstmatige coma gehouden worden. Die hebben regelmatige ademhalingspatronen. Er zijn echter ook veel patiënten die beademd moeten worden terwijl ze nog bij bewustzijn zijn, en dus veel onregelmatiger ademen. Het AI-beademingssysteem moet die situaties ook kunnen gaan functioneren.
Reinders zet zijn promotieonderzoek dan ook voort. Daarbij wordt hij begeleid door Tom Oomen en professor Nathan van de Wouw. Doel van het vervolgonderzoek is ook het aanpakken van bredere problemen in mechanische beademingssystemen, zoals detectie van beademingsasynchronie bij patiënten die beademd worden en identificatie van de longparameters van de patiënt, zoals stijfheid en luchtwegweerstand.
Het geautomatiseerd beademen van patiënten in het ziekenhuis is een ontwikkeling die op meer fronten en met succes plaatsvind. Zo werd in 2019 in het Reinier de Graaf het AI-beademingssysteem (INTELLiVENT-ASV) in gebruik genomen. Dat systeem is in staat het de ademhalingsfrequentie, beademingsdruk en het teugvolume zodanig te optimaliseren dat patiënten mogelijk korter beademd hoeven te worden.
