与alveo开发团队的访谈

与Matthias van der Staay（IMT首席技术官）和Harri Friberg（IMT Analytics首席执行官）关于肺部模拟器 – alveo开发的访谈。

为了更好地了解开发先进肺部模拟器的决策背景，我们采访了IMT的首席技术官Matthias van der Staay和IMT Analytics的首席执行官Harri Friberg，讨论了在设计这一用于培训和工程的重要组件时所面临的挑战和技术复杂性。

是什么激发了开发肺部模拟器 – alveo 这一新概念的灵感？

Harri Friberg: 传统肺部模拟器在复制人肺复杂行为方面存在局限，尤其是在动态条件下。我们认识到需要一个更真实、适应性强、高保真的模拟器，能够逼真地模拟肺部机械特性。此外，我们对现有模拟器在模拟泄漏场景方面的能力不满意，特别是在为 imt 客户设计呼吸机时。泄漏补偿是开发或改进呼吸机中最具挑战性的任务之一，因此逼真的泄漏模拟对呼吸机的质量至关重要。

alveo 如何区别于市场上现有的肺部模拟器？

Matthias van der Staay: 与传统的活塞驱动模拟器不同，alveo 使用涡轮驱动技术精确控制气流和 compliance。它还能实时动态调整以适应不同条件，这是传统概念难以实现的。

设计一种新的肺部模拟方法时，您遇到了哪些挑战？

Matthias van der Staay: 最大的挑战是实现实时响应，同时保持设计的紧凑和高效。活塞驱动系统具有简单的线性运动，但涡轮需要精确的控制算法来准确模拟肺部 compliance。我们还必须确保其与呼吸机测试和医学培训场景的兼容性。

您能解释一下 alveo 背后的核心科学原理，以及它如何更准确地复制肺部行为吗？

Harri Friberg: alveo 依赖涡轮驱动的气流控制，能够即时适应肺部阻力和 compliance 的变化。它使用先进的传感器和反馈回路动态调整压力、潮气量和流速，提供比活塞驱动系统更生理性的响应。

_________________________________________________________________________________________________________________________________

涡轮驱动模拟的技术与优势

传统肺部模拟器通常使用活塞驱动机制。您认为这种方法有哪些局限性？

Matthias van der Staay: 活塞驱动的模拟器机械上较为刚性，意味着它们无法快速适应呼吸动力学的变化。它们在模拟不规则呼吸模式方面存在困难，比如ARDS患者或阻塞性肺病患者的呼吸模式。

涡轮驱动技术相比活塞驱动模型有哪些优势？

Matthias van der Staay: 涡轮提供实时适应性，精确控制气流，并且能够更准确地复制患者特定的肺部行为。它们还允许设计更紧凑而不牺牲性能。模拟对肺部状况变化的即时响应也更好。涡轮能够复制患者特定的呼吸模式，包括不规则模式或不同步现象，并且比机械活塞更精确地控制潮气量、压力和流量。

alveo 如何处理呼吸模式的快速变化，相较于活塞系统有何优势？

Matthias van der Staay：模拟器持续监测气流和压力变化，瞬间调整涡轮速度以模拟自然呼吸变化——这是活塞模型无法有效做到的。

该设备能否模拟更复杂的肺部状况或传统活塞驱动模拟器难以应对的复杂反应？

Harri Friberg：绝对可以。alveo 能模拟几乎无限的肺部状况变化，如ARDS、COPD和哮喘，甚至在同一次测试中模拟可变肺顺应性，这是传统活塞模型无法实现的。

_________________________________________________________________________________________________________________________________

呼吸机制造商的机遇

呼吸机制造商如何利用 alveo 改进产品开发和测试？

Matthias van der Staay：我们提供一个高度逼真的测试环境，使呼吸机制造商能够在不同肺部条件下微调设备，减少开发时间和成本。

alveo 在改善呼吸机算法和软件开发方面有哪些贡献？

Harri Friberg：alveo 提供实时、高保真反馈和逼真的泄漏场景，帮助呼吸机公司优化压力支持、容量控制、自适应和闭环通气的算法。

_________________________________________________________________________________________________________________________________

未来潜力与路线图

你如何看待肺部模拟的未来发展方向，模拟器在这一愿景中扮演什么角色？

Harri Friberg：未来属于人工智能（AI）驱动的、针对患者的个性化模拟。该设备是迈向创建完全自适应肺模型的第一步，这些模型能够动态响应。

你们是否计划将 AI 或机器学习集成到 alveo 中？

Matthias van der Staay：随着发布，我们已经提供了一个完全自适应的生理反馈模型，并不断改进以实现更逼真的场景。AI将在此过程中发挥关键作用，帮助呼吸机学习并动态调整。

alveo 是否有正在开发的即将推出的增强功能或版本？

Harri Friberg：我们已经开始开发一个先进的软件版本，主要用于研究和呼吸机开发；专用的新生儿软件也在准备中。此外，我们还计划探索常被忽视的兽医用途模拟，发布后今年晚些时候会有更多内容。

感谢 Matthias 和 Harri 分享这些有趣的见解；我们期待肺部模拟器 – alveo 的发布！