Publicación: Gases alveolares medidos desde la entrada de la vía aérea, en un simulador físico del sistema respiratorio humano, como potencial herramienta para el mejoramiento de la ventilación mecánica del pulmón
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Resumen en español
RESUMEN: Los ventiladores médicos empleados en pacientes bajo cuidado crítico tienen como función principal mejorar los gases alveolares, oxígeno (O2) y dióxido de carbono (CO2), cuando estos valores se encuentran fuera del rango normal debido a diferentes patologías del sistema respiratorio. Sin embargo, para los pacientes que están sometidos a ventilación mecánica, no se tiene una herramienta confiable que le permita conocer al clínico el verdadero valor de estos gases alveolares, respiración a respiración. A pesar de los grandes avances de la capnografía, existen muchos factores clínicos que pueden alejar el valor final del CO2 espirado del valor promedio alveolar real. Además, la medición del O2 en la ventilación mecánica se ha limitado a mostrar su valor en los gases de entrada al paciente. La presente tesis doctoral propone un enfoque para predecir los gases alveolares (O2 y CO2) en un simulador físico del sistema respiratorio humano. El estudio se realizó utilizando un simulador físico con intercambio de gases (SAMI-SII), desarrollado en el presente trabajo, junto con estrategias de inteligencia artificial (IA) entrenadas con el desarrollo de un modelo de transporte de gases desde la entrada de la vía aérea hasta la sangre, utilizando ecuaciones convencionales de transporte de masa acopladas a dos medios porosos que simulan cada uno de los pulmones. El simulador desarrollado, SAMI-SII, presentó un desempeño consistente en las concentraciones a la entrada de la vía aérea con respecto a las observadas en la práctica clínica, y fue posible estimar el valor promedio de los gases alveolares O2 y CO2 en el simulador cuando está conectado a un ventilador comercial. Posteriormente el modelo fue probado en 13 pacientes pulmonarmente sanos y sometidos a ventilación mecánica. Los resultados obtenidos en esta investigación demuestran un alto grado de éxito en las pruebas de validación. La metodología empleada ha probado ser efectiva y precisa, evidenciando su valor y utilidad para futuras investigaciones en este campo. En las diversas pruebas de validación llevadas a cabo, los datos resultantes superaron consistentemente las expectativas iniciales, lo que refuerza la solidez y la fiabilidad de los hallazgos de esta tesis. Estos resultados validados, respaldados por un riguroso análisis estadístico, establecen una nueva base para futuros trabajos en el área.
Resumen en inglés
ABSTRACT: Medical ventilators used for critically ill patients primarily aim to improve alveolar gases, oxygen (O2), and carbon dioxide (CO2), when these values deviate from the normal range due to various respiratory system pathologies. However, for patients undergoing mechanical ventilation, there is currently no reliable tool available that allows clinicians to accurately assess the true value of these alveolar gases on a breath-to-breath basis. Despite significant advancements in capnography, numerous clinical factors can lead to discrepancies between the measured expired CO2 and the actual alveolar CO2. Additionally, measuring O2 during mechanical ventilation has been limited to showing its value in the gases entering the patient. This doctoral thesis presents an innovative approach to predict alveolar gases (O2 and CO2) using a physical simulator of the human respiratory system. The study utilized a gas exchange physical simulator (SAMI-SII) developed specifically for this research, along with artificial intelligence strategies trained using a gas transport model from the airway entrance to the blood, employing conventional mass transport equations coupled with two porous media that simulate each lung. The developed simulator, SAMI-SII, consistently displayed performance in airway entrance concentrations that matched those observed in clinical practice, and it successfully estimated the average value of alveolar gases (O2 and CO2) when connected to a commercial ventilator. Subsequently, the model was tested on 13 mechanically ventilated patients with healthy lungs. The results obtained in this investigation demonstrated a high degree of success in the validation tests. The employed methodology proved to be effective and accurate, underscoring its value and utility for future research in this field. Throughout the various validation tests conducted, the resulting data consistently surpassed initial expectations, thereby reinforcing the robustness and reliability of the findings presented in this thesis. These validated results, supported by rigorous statistical analysis, establish a new foundation for future work in this area.