基于模糊逻辑的失血性休克闭环复苏决策优化算法研究

Pre-hospital care is vitally important for hemorrhagic shock, and primary treatment is fluid therapy. However, the traditional method of blood pressure directed fluid therapy often lead to the complications or death. Recently, closed-loop resuscitation(CLR) technology have shown certain advantages in controlling flow rate and volumn during fluid management. But the limitations of CLR had restricted its utilization in the prehospital setting, include (1) continuous detection of available physiological signals, and (2) resuscitation efficiency and effectiveness of control algorithms. Based on our previous work, we found that buccal mucosa carbon dioxide partial pressure (PbuCO2) was good related to the hemorrhage severity, and had the ability of effectively imporving microcirculation and tissue perfusion in goal ditected fluid therapy. Therefore, our group intends to associate PbuCO2 with mean arterial blood pressure (MAP) as target of fluid resuscitation, and to research the resuscitation protocol reasoning decision-making of optimizing hemodynamics and oxygen metabolism parameters using fuzzy mathematics theory. Then, we will design the fuzzy control algorithm, controller and system, and verify the effectiveness of this algorithm through animal experiments, and improve and optimize it. Finally, we will propose a nevole optimizing algorithm of resuscitation decision for CLR, thereby improving the treatment effect of CLR in prehospital or in hospital en route.

失血性休克的院前救治至关重要，最首要的治疗措施是液体复苏。以血压指导复苏的传统复苏方法往往容易导致并发症或者死亡，闭环复苏技术在液体管理中对速度和容量的控制具有一定优势，但由于现有闭环复苏所用生理信号检测技术，以及控制算法复苏效用的局限性，严重制约了其在院前急救的应用。本课题组在前期工作中，发现口腔黏膜二氧化碳分压与休克程度具有较好的相关性，能有效指导复苏改善微循环和组织灌注。因此，本课题组拟利用口腔黏膜二氧化碳分压联合血压指导闭环复苏，运用模糊数学理论研究兼顾优化血流动力学和氧代谢指标复苏策略的推理决策；在此基础上设计闭环控制算法及其系统，并通过动物实验验证算法的效用，进一步完善和优化。最终形成一套具有复苏决策优化能力的闭环控制算法，从而提高闭环复苏技术应用于院前或转运途中抗休克治疗的效用。

1、项目背景：失血性休克的院前救治至关重要，最首要的治疗措施是液体复苏。以血压指导复苏的传统复苏方法往往容易导致并发症或者死亡，闭环复苏技术在液体管理中对速度和容量的控制具有一定优势，但由于现有闭环复苏所用生理信号检测技术，以及控制算法复苏效用的局限性，严重制约了其在院前急救的应用。.2、主要研究内容：本课题组拟利用口腔黏膜二氧化碳分压联合血压指导闭环复苏，运用模糊数学理论研究兼顾优化血流动力学和氧代谢指标复苏策略的推理决策；在此基础上设计闭环控制算法及其系统，并通过动物实验验证算法的效用，进一步完善和优化。最终形成一套具有复苏决策优化能力的闭环控制算法，从而提高闭环复苏技术应用于院前或转运途中抗休克治疗的效用。.3、重要结果：.（1）基于等级失血动物模型建立了失血性休克严重程度的回归模型，初步获得大鼠失血性休克程度值与失血量的对应关系：正常为HSS＜5、轻度休克（失血量15%~25%）为5＜HSS＜15、中度休克（失血量25%~35%）为15＜HSS＜30、重度休克（失血量35%~45%）30＜HSS＜40、严重休克（失血量大于45%）为HSS>40，并进一步基于失血性休克严重程度回归模型建立了以MAP和PbuCO2为导向的模糊控制规则。.（2）设计了基于模糊逻辑的失血性休克闭环复苏算法及控制系统，并基于猪的控制性失血性休克模型开展了长期低压复苏实验，实验结果证实，相比较遵照医嘱采用重力点滴进行液体管理，采用闭环复苏进行长时间低压复苏，动物输注的液体容量较少（66±6mL/kg vs 104±18mL/kg, P<0.05），且存活率更高（P＜0.05），证实了以MAP和PbuCO2联合指导闭环复苏能够改善动物预后。.4、科学意义：本课题利用MAP 和PbuCO2 作为闭环复苏系统的复苏目标，通过模糊推理决策优化闭环复苏策略，基于模糊控制系统实现自动化控制，以多目标协同改善微循环和组织灌注，促进了闭环复苏技术在院前或转运途中抗休克治疗的应用。

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