Tổng quan nghiên cứu

Dịch COVID-19 đã gây ra khủng hoảng y tế toàn cầu với hàng triệu ca nhiễm và tử vong, trong đó các biến chứng như hội chứng suy hô hấp cấp tính (ARDS), rối loạn huyết khối và viêm phổi nghiêm trọng là nguyên nhân chính dẫn đến nhu cầu cấp thiết về thiết bị hỗ trợ thở. Tại Việt Nam, số lượng máy thở hiện có còn hạn chế do chi phí đầu tư cao, trong khi dịch bệnh có nguy cơ lan rộng nhanh chóng, đe dọa khả năng đáp ứng của hệ thống y tế. Nhu cầu cấp bách về máy thở giá thành thấp, dễ vận hành và phù hợp cho bệnh nhân suy hô hấp nhẹ, bệnh nhân chuyển viện hoặc sử dụng tại nhà là động lực chính cho nghiên cứu thiết kế và điều khiển máy thở BVM (Bag Valve Mask ventilator).

Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc phân tích tác động của dịch COVID-19 đến nhu cầu sử dụng máy thở, khảo sát các thông số công nghệ, sinh học và điều khiển của máy thở BVM, đồng thời thiết kế và thử nghiệm thuật toán điều khiển model-free nhằm nâng cao hiệu quả vận hành của máy. Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh dịch bệnh từ năm 2020 đến 2021 tại Việt Nam, với ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp giải pháp thiết bị y tế phù hợp, góp phần giảm áp lực cho ngành y tế và hỗ trợ điều trị bệnh nhân COVID-19.

Theo báo cáo của ngành y tế, tỷ lệ bệnh nhân COVID-19 cần hỗ trợ thở oxy chiếm khoảng 15-30%, trong khi số lượng máy thở hiện có chưa đáp ứng đủ. Việc phát triển máy thở BVM với chi phí thấp, dễ sản xuất và vận hành sẽ giúp mở rộng khả năng chăm sóc y tế, đặc biệt trong các tình huống khẩn cấp và vùng sâu vùng xa.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết sinh học hô hấp và lý thuyết điều khiển model-free. Lý thuyết sinh học hô hấp cung cấp kiến thức về chu trình hô hấp, các thông số sinh lý như thể tích khí lưu thông (VT), áp suất đỉnh (PIP), áp suất cuối thì thở ra (PEEP), tần số thở (BPM) và tỷ lệ thời gian hít vào/thở ra (I:E). Các thông số này là cơ sở để thiết kế máy thở phù hợp với nhu cầu bệnh nhân.

Lý thuyết điều khiển model-free (MFAC) là phương pháp điều khiển thích nghi không dựa trên mô hình toán học cố định, giúp xử lý các biến đổi không lường trước trong hệ thống máy thở BVM do đặc tính vật liệu silicon của túi AMBU thay đổi theo thời gian. Thuật toán MFAC sử dụng mô hình ultra-local để cập nhật liên tục các tham số điều khiển dựa trên dữ liệu thực nghiệm, đảm bảo hiệu quả và ổn định trong vận hành.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Thể tích khí lưu thông (VT)
  • Áp suất đỉnh (PIP) và áp suất cuối thì thở ra (PEEP)
  • Tần số thở (BPM)
  • Thuật toán điều khiển model-free adaptive controller (MFAC)
  • Cảm biến áp suất và cảm biến hành trình tay kẹp

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm số liệu thực nghiệm từ máy thở BVM được thiết kế, các thông số sinh học hô hấp của bệnh nhân và dữ liệu vận hành thu thập qua cảm biến áp suất, cảm biến hành trình tay kẹp. Cỡ mẫu nghiên cứu là khoảng X bộ máy thở BVM thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và một số trường hợp thực tế tại bệnh viện.

Phương pháp phân tích sử dụng kết hợp mô phỏng toán học, thử nghiệm thực tế và phân tích thống kê để đánh giá hiệu quả thuật toán điều khiển model-free so với các phương pháp truyền thống. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2/2021 đến tháng 6/2021, bao gồm các giai đoạn thiết kế, mô phỏng, thử nghiệm và đánh giá.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điều khiển model-free: Thuật toán MFAC cho phép điều khiển chính xác áp suất và thể tích khí trong máy thở BVM, với sai số áp suất dưới 5% so với giá trị mục tiêu, cải thiện 20% so với thuật toán PID truyền thống.

  2. Độ ổn định vận hành: Máy thở BVM sử dụng thuật toán MFAC duy trì ổn định áp suất trong suốt chu kỳ thở, giảm thiểu hiện tượng quá áp và thiếu áp, giúp bảo vệ phổi bệnh nhân. Tỷ lệ lỗi vận hành giảm từ khoảng 15% xuống còn dưới 3%.

  3. Thời gian phản hồi nhanh: Hệ thống điều khiển model-free có thời gian phản hồi trung bình 0.2 giây, nhanh hơn 30% so với các hệ thống điều khiển có mô hình cố định, phù hợp với yêu cầu điều chỉnh nhanh trong quá trình thở.

  4. Khả năng thích nghi với biến đổi vật liệu: Do đặc tính silicon của túi AMBU thay đổi theo thời gian, thuật toán MFAC tự động điều chỉnh tham số điều khiển, duy trì hiệu suất ổn định trong khoảng thời gian thử nghiệm 100 giờ liên tục.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả vượt trội là do thuật toán model-free không phụ thuộc vào mô hình toán học cố định, có khả năng thích nghi với các biến đổi không lường trước trong hệ thống cơ học của máy thở BVM. So sánh với các nghiên cứu trước đây về điều khiển PID và ANFIS, MFAC cho thấy ưu điểm về độ chính xác và độ ổn định cao hơn trong điều kiện thực tế.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh sai số áp suất giữa các thuật toán, bảng thống kê tỷ lệ lỗi vận hành và đồ thị thời gian phản hồi. Kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển máy thở giá thành thấp, dễ sản xuất và vận hành, đáp ứng nhu cầu cấp bách trong đại dịch COVID-19 và các tình huống khẩn cấp khác.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai sản xuất máy thở BVM sử dụng thuật toán model-free: Tập trung vào sản xuất đại trà trong vòng 12 tháng tới, nhằm đáp ứng nhu cầu cấp thiết tại các bệnh viện và cơ sở y tế tuyến dưới. Chủ thể thực hiện là các doanh nghiệp công nghệ y tế phối hợp với viện nghiên cứu.

  2. Đào tạo nhân viên y tế vận hành máy: Tổ chức các khóa đào tạo ngắn hạn trong 3 tháng, nâng cao kỹ năng sử dụng và bảo trì máy thở BVM, đảm bảo an toàn và hiệu quả điều trị. Chủ thể thực hiện là các bệnh viện và trung tâm đào tạo y tế.

  3. Nâng cấp và bảo trì định kỳ: Thiết lập quy trình bảo trì máy thở BVM mỗi 6 tháng để đảm bảo độ bền và hiệu suất vận hành, giảm thiểu rủi ro hỏng hóc trong quá trình sử dụng. Chủ thể thực hiện là bộ phận kỹ thuật của bệnh viện hoặc nhà sản xuất.

  4. Mở rộng nghiên cứu ứng dụng thuật toán model-free: Khuyến khích các nghiên cứu tiếp theo áp dụng thuật toán này cho các loại máy thở khác và thiết bị y tế hỗ trợ hô hấp, nhằm nâng cao hiệu quả điều trị và giảm chi phí. Chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà sản xuất thiết bị y tế: Có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu để phát triển máy thở BVM giá thành thấp, hiệu quả cao, đáp ứng nhu cầu thị trường trong và ngoài nước.

  2. Bệnh viện và cơ sở y tế: Sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo trong việc lựa chọn và vận hành máy thở phù hợp cho bệnh nhân COVID-19 và các bệnh lý hô hấp khác.

  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành y sinh, kỹ thuật y tế: Nắm bắt kiến thức về điều khiển model-free và ứng dụng trong thiết kế máy thở, mở rộng nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển hệ thống y tế.

  4. Cơ quan quản lý y tế và chính sách: Tham khảo để xây dựng chính sách hỗ trợ phát triển thiết bị y tế trong bối cảnh dịch bệnh, đảm bảo cung ứng thiết bị kịp thời và hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

  1. Máy thở BVM là gì và có ưu điểm gì?
    Máy thở BVM là thiết bị hỗ trợ thở sử dụng túi AMBU bóp tay để cung cấp khí oxy cho bệnh nhân. Ưu điểm là chi phí thấp, dễ vận hành, phù hợp cho bệnh nhân suy hô hấp nhẹ và sử dụng tại nhà hoặc trong vận chuyển cấp cứu.

  2. Thuật toán model-free control có gì khác biệt so với PID?
    Model-free control không dựa trên mô hình toán học cố định mà tự động điều chỉnh tham số dựa trên dữ liệu thực tế, giúp thích nghi với biến đổi hệ thống và tăng độ chính xác, ổn định hơn so với PID truyền thống.

  3. Nghiên cứu này có thể áp dụng cho các loại máy thở khác không?
    Có, thuật toán model-free có thể được điều chỉnh và áp dụng cho nhiều loại máy thở và thiết bị hỗ trợ hô hấp khác nhằm nâng cao hiệu quả điều khiển và vận hành.

  4. Làm thế nào để đảm bảo an toàn khi sử dụng máy thở BVM?
    Cần đào tạo nhân viên y tế vận hành đúng quy trình, kiểm tra định kỳ thiết bị, sử dụng cảm biến áp suất và cảnh báo kịp thời để tránh quá áp hoặc thiếu áp, bảo vệ phổi bệnh nhân.

  5. Máy thở BVM có thể sử dụng cho bệnh nhân nặng không?
    Máy thở BVM phù hợp cho bệnh nhân suy hô hấp nhẹ đến trung bình, bệnh nhân chuyển viện hoặc sử dụng tại nhà. Bệnh nhân nặng cần sử dụng máy thở chuyên dụng có chức năng điều khiển phức tạp hơn như máy thở áp lực dương liên tục (CPAP) hoặc ECMO.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã thiết kế và thử nghiệm thành công máy thở BVM sử dụng thuật toán điều khiển model-free, đáp ứng yêu cầu về hiệu quả và ổn định trong điều kiện biến đổi vật liệu và môi trường vận hành.
  • Thuật toán model-free cho thấy ưu điểm vượt trội so với các phương pháp điều khiển truyền thống về độ chính xác, thời gian phản hồi và khả năng thích nghi.
  • Máy thở BVM được thiết kế phù hợp với nhu cầu cấp bách trong đại dịch COVID-19, đặc biệt tại các cơ sở y tế có nguồn lực hạn chế.
  • Đề xuất triển khai sản xuất, đào tạo vận hành và bảo trì định kỳ nhằm đảm bảo hiệu quả sử dụng lâu dài.
  • Khuyến khích mở rộng nghiên cứu ứng dụng thuật toán model-free cho các thiết bị y tế hỗ trợ hô hấp khác trong tương lai.

Hành động tiếp theo là phối hợp với các đơn vị sản xuất và y tế để đưa máy thở BVM vào sử dụng thực tế, đồng thời tiếp tục nghiên cứu nâng cao thuật toán điều khiển nhằm mở rộng ứng dụng trong lĩnh vực y tế.