中国医科大学附属盛京医院科技抗疫再添新举措 携手东软汉枫发布呼吸机智能辅助脱机系统

　　日前，中国医科大学附属盛京医院携手东软汉枫、英特尔发布呼吸机智能辅助脱机系统。中国医科大学附属盛京医院党委书记赵玉虹，盛京医院呼吸内科主任赵立教授、信息中心主任全宇，东软汉枫医疗科技有限公司董事长卢朝霞教授、英特尔医疗健康与生命科学部全球总经理Chris Gough 及项目研发团队，同时通过线上、线下方式参与此次发布。

　　2020 年新冠肺炎疫情席卷全球，英特尔公司作为全球知名科技企业，在 2020年 5 月提出了“科技抗疫”项目，面向全球征集抗新冠肺炎的科技创新方案。中国医科大学附属盛京医院 MICU 专家团队联合东软汉枫研发团队，经过数轮角逐获得项目支持，启动针对急危重症患者的呼吸机智能辅助脱机系统研究，成功联合研发此系统，并于近日开展实践应用。

　　系统研发背景

　　在新冠肺炎重症患者的诊疗过程中，呼吸机的脱机一直是一个重要的分水岭，何时撤离呼吸机是一项非常具有挑战性的工作，以往独立而分离的临床指标都不能很准确的预测脱机结局，呼吸机脱机时机停留在临床医护人员经验判断阶段，缺乏完整的、通用的患者脱机评判规则与标准，患者脱机过程漫长且具有很高风险，对医护人员的专业素质与临床经验提出很高要求。

　　中国医科大学附属盛京医院作为国内首家“双七级”医院，一直坚持将信息化建设与医疗质量管理紧密结合，所属参与研发的MICU 专家团队将自身医学知识与一年多来抗击疫情的实际临床经验结合，清洗转化大量临床数据，并经由东软汉枫研发团队与东北大学数学专家组进行严谨的数学建模与系统研发，最终确立了数学模型及呼吸机智能辅助脱机系统，利用模型通过客观数据分析对机械通气患者的可脱机性进行评估，并给予医生可量化的、清晰明了的评估建议，辅助医生进行脱机决策。

　　系统应用预期效果

　　该系统能够实时读取患者床旁监护设备数据与呼吸机数据，利用人工智能判断患者是否处于脱机最佳时机，精准、智能地辅助医生做出“呼吸机脱机”的临床决策，极大降低了呼吸机相关肺损伤与呼吸机相关肺炎的发生率，降低了再插管率与病死率，减轻了患者脱机过程中的痛苦，为患者赢得了时间、为临床医务工作者减轻了工作压力。

　　未来，项目团队将基于此系统持续开展临床研究，不断提高研判精准度，以前期软件为基础，继续探讨软硬件结合的方式在项目中的运用，实现更加智能化的呼吸机临床应用，更贴心的服务更多患者。同时双方团队将在其他多个医疗领域展开更加紧密的合作，深入挖掘科技发展对实际诊疗场景的影响，将物联网、人工智能、大数据等技术应用深入到细分医疗领域，探索更为广阔的合作空间，共同促进医疗事业的高质量发展。