Digital twin可实现保护性通风

对于患有急性肺衰竭（急性呼吸窘迫综合征，ARDS）的患者来说，机械通气是一种救命的治疗方法。但情况却自相矛盾：与此同时，医疗团队利用通气保持患者的肺开放，以确保氧气和一氧化碳的持续交换^2.在美国，通气压力会对肺部造成严重损害，甚至导致病人死亡。

治疗急性呼吸系统疾病患者的医生在确定机械通气的最佳方案时需要处理的参数范围有限，例如压力限制、氧气水平和空气流量。

但是，肺是一个复杂的器官，保持肺的所有部分对气流开放所需的压力量实际上可能会通过组织的过度压缩对某些部分造成损害。此外，在机械通气过程中，医生需要尽量减少肺部分的重复招募和去招募，因为两者都会刺激肺组织并引发炎症。

使看不见的东西可见

根据TUM计算力学教授沃尔夫冈·沃尔（Wolfgang Wall）研究员的说法，“问题的真正症结在于，当我们使用机械通气治疗患者时，到目前为止，还没有任何方法可以检测到肺组织的过度张紧。从主支气管到肺部的最小结构，有20多个分支。目前，还没有检测mea的方法观察人工呼吸过程中肺部最小、微水平分支发生的情况。”

尽管一些医学文献仍然——不准确地——将肺的气囊（肺泡）描述为类似葡萄藤和葡萄串，但肺组织实际上具有更像海绵的一致性。正是通过这些细壁组织，空气和血液之间发生了交换。呼吸包括不同类型的组织、组织上的液膜和气流之间极其复杂的机械相互作用。

几年来，TUM的研究人员一直致力于开发更加复杂的模型来模拟肺组织和气流的行为。他们的研究与肺组织样本微观力学测试方法的改进一起，创造了一个计算肺模型。

该模型是一个计算机程序的基础，该程序可以计算不同呼吸机设置下肺部微观组织的局部应变。有了这些数据，医务人员和医生可以相应地调整呼吸机设置，以提供保护性通风。

用人工智能解释数据

目前指导机械通气治疗的临床标准使用患者的体重来确定最佳呼吸机压力设置。然而，沃尔教授和他的团队开发的这个程序基于从一个实验室收集的数据对实际的肺进行建模计算机断层扫描肺扫描。它甚至考虑了已经被疾病或先前损伤的肺的个别区域的状况。

通过测量吸气和呼气循环中发生的压力和容积变化，数字肺模型计算出患者肺部的个体机械特征。结果：病人肺部的数字“孪生”模型。它非常精确，可以准确预测哪些呼吸机设置会对患者肺部造成损害。

在与临床合作伙伴一起继续他的工作组研究的同时，沃尔教授和三位前同事成立了“Ebenbuild”公司，以尽快将他们的研究应用于临床实践。

实现这一目标的一个关键步骤是使用人工智能（AI）。沃尔教授和他的团队利用人工智能的计算能力开发了一种数字工具，可以“映射”患者的肺部，甚至可以用于早期诊断肺部疾病2019冠状病毒疾病传染沃尔教授说：“80%以上的新冠肺炎死亡是急性肺衰竭的结果。”。“通过长期机械通气，大多数危重病人的存活率下降到只有50%，”他补充道。“我们的工作目标是，在未来，在每个通气部位，一个数字肺模型有助于优化通气，以满足患者的需求，从而显著提高存活率。”