多模态监测在机械通气中应用的思考

作者：葛慧青

在ICU中，患者管理涉及的信息量极为庞大，这些信息对于疾病诊断而言，是为了获取患者在整个治疗过程中接受生命支持所需的各类数据，其来源广泛，既包括实时监护信息、治疗过程中的动态数据，也涵盖呼吸支持相关的各类参数。对于机械通气，这些信息同样重要。因为机械通气并非孤立存在，它不仅参与临床疾病的诊断与治疗，还与其他各类治疗措施紧密相关。事实上，机械通气（尤其是正压通气）与全身各脏器都存在密切联系——正压通气本身会对脏器产生影响，而患者因各种原因出现的呼吸衰竭，也会累及多个脏器。因此，在ICU的呼吸支持中，如何实现脏器保护是重点。需要注意的是，过度的支持可能引发医源性损伤。以ARDS患者的管理为例，多项具有阳性结果的经典研究（如小潮气量通气、俯卧位通气、液体管理等）中，对照组所采用的方案（如大潮气量通气、长期仰卧位通气等）往往存在潜在损伤风险。这提示我们，在ICU临床实践中，必须高度关注各类治疗措施可能带来的损伤，警惕并避免过度治疗。

以呼吸衰竭患者的呼吸支持过程为例，首要临床问题是分析呼吸衰竭的病因。这一分析依赖多模态资料，涵盖影像学改变、基础疾病特征，以及血液或细胞灌洗液的病原学检测等，并非首先聚焦呼吸机参数。

在整个呼吸支持过程中，动态力学评估是关键。ICU常用的呼吸机参数虽能提供压力滴定、功能保护性通气等信息，但单纯机械通气波形的信息量有限。食道压监测可更精准反映患者吸气努力程度及作用于肺泡的力的大小；EIT监测结合气体分布、影像分布及动态影像变化，能判断PEEP设置是否适宜，例如针对阻塞性通气功能障碍患者，可以观察呼气气流及区域呼气气流在PEEP调节下的改善情况，这就使得压力滴定要引入多模态信息。

人机不同步的识别仅仅依靠医护人员的床旁观察难以实现24 h持续监测，因此人机不同步的自动识别十分必要。通过数字与图形处理技术可以动态发现并自动标记不同步情况，其中不同步指数（AI）＞10%与患者预后直接相关，回溯原始数据能够辅助验证和判断。

撤机评估及撤机失败的早期识别需要对患者进行综合评估，这是临床医护人员和呼吸治疗师需要共同考量的。撤机失败与患者基础疾病、年龄、合并症、并发症等相关，此时需结合超声动态评估肺部影像学及膈肌功能变化，还可参考CT改变。单纯的浅快呼吸指数在临床应用中存在局限性，有研究表明，EIT和膈肌超声均发现当膈肌收缩需较大力量来维持浅快呼吸指数时，撤机失败率会增高。可见，机械通气的整个过程是多模态的，单一角度的评估存在缺陷，需要融合更多信息进行综合判断。

在呼吸支持过程中，需考量的不仅仅是肺的顺应性与储备功能，还涵盖了气道和肺功能（A）、脑/神经功能（B）、心功能（C）、膈肌功能（D）、内分泌功能（E）等多方面的多模态问题，并非单一呼吸诊断就能满足需求。呼吸支持时，既要关注肺和膈肌保护，也不能忽视心脏保护与脑保护。

以心功能障碍患者为例, 上机或许能改善心功能, 但撤机时可能出现肺水增多、两肺湿啰音等情况。此时需要明确, 这究竟是肺本身的问题, 还是心功能下降所致, 亦或是肺负荷增加引发心脏负荷需求上升造成的, 这都需要深入探究。

在临床中，除了自动采集的数据以及医疗行为中的检验、检查指标外，还有一个极易被忽略的要素，即患者自身的临床症状，其重要性不言而喻。比如，有时看到呼吸机送气困难，若仅认为是气道阻力增高或肺顺应性下降导致，进而盲目增加压力，可能并不正确。实际上，这可能是药物对呼吸形态产生影响所致。由此可见，对患者的细致观察至关重要。

以ARDS为例，在其呼吸支持决策过程中存在诸多矛盾问题，肺复张就是其中典型。关于肺复张是否仍应开展，目前存在广泛疑问。众所周知，ARDS具有显著的异质性，这使得肺组织极易受到损伤。2017年发表的研究显示肺复张不仅未达到预期效果，甚至还使患者死亡率有所升高。但也有学者认为，这样的结果可能与肺复张的具体实施方法有关。由于导致ARDS的病因各不相同，不同病因与对肺复张的评价存在关联。这些争议的根源在于对疾病本身的理解程度。

正因如此，在机械通气过程中，多模态监测显得极为重要。例如，从影像学角度来看，不同病因引发的ARDS，在肺部的表现存在差异，不同亚型的ARDS患者也存在个体化特征。Gattinoni教授也曾探讨过如何评估肺复张以及肺复张后的呼气末正压（PEEP）滴定。不同病因导致的ARDS、肺部不同的病理生理改变，以及我们采用的不同肺可复张性评估方法，都会对临床决策产生干扰。所以，在机械通气过程中，存在对多模态监测的迫切需求。

在ICU中，无论是呼吸支持还是其他脏器支持，以ARDS为例，其异质性催生出众多亚型。在此背景下，呼吸治疗决策模型的临床需求愈发凸显。首先是预测患者病情变化，如ARDS的进展、患者脱机成功率等；其次是临床基础决策，要依托决策支持系统与自动化机械通气调节，制定脏器保护支持策略，涵盖呼吸支持、液体平衡管理、镇静镇痛实施以及急性肾损伤（AKI）预防等；最后聚焦于呼吸治疗策略，需制定个体化呼吸支持策略，并优化机械通气参数，例如潮气量、呼吸频率、PEEP的设置，以及开展生理适应性支持等。

1. 呼吸力学与波形监测

在机械通气过程中，基础监测的核心是呼吸机波形，准确采集波形是关键前提。基于这些波形，我们能够分析患者当下的呼吸力学特征，探究气体交换障碍的根源。日常通过流量传感器和压力传感器监测到的波形，蕴含着丰富信息，关键在于如何有效利用。此外，结合患者呼吸驱动、呼吸努力程度以及需克服的呼吸负荷等更多信息，此时呼吸机波形本身已具备多模态的特性。但是仅仅依靠基本的波形信息是不够的，动态力学监测能辅助我们指导呼吸支持及模式的选择。例如，结合EIT可动态观察人机不同步发生的环节并剖析原因。需要注意的是，进行EIT监测时，它只是评估工具，具有一定的局限性，需基于临床假设开展进一步评估。由于导致人机不同步的原因各异，而部分人机不同步的表现可能相似，因此必须结合患者的临床情况、症状特征、呼吸机波形以及用药情况等进行综合评估。

2. 影像学与功能评估

影像学在多模态监测中不可或缺。在机械通气过程中，过去对患者的评估往往缺乏精准性，存在一定盲目性。如今有更多元的信息可以助力我们把握疾病可能的发展进程以及需要重点关注的问题。例如，借助超声技术，我们能够对机械通气患者的肺部、膈肌病变情况进行探查，甚至还能获取中枢系统、心脏等方面的信息，从而动态且全面地观察患者病情的变化，为临床决策提供更丰富的依据。CT可以提供肺部结构细节，但难以动态监测；超声（肺超声、膈肌超声、心脏超声）具有实时、床旁、无创优势，能评估肺复张情况、膈肌功能、心功能及胸腔内压变化；EIT则可动态显示区域肺通气变化，指导个体化PEEP滴定与通气模式选择。

3. 脑-肺轴与全身功能监测

在机械通气过程中，通气过度以及PEEP调整都会对颅内血流及颅内压力产生影响。从临床实践与研究进展来看，超声引导下的脑保护通气具备可实施性，且目前已有相关研究在开展。机械通气与脑灌注、脑氧之间存在“脑-肺轴”的关联，PEEP等通气参数的变化会通过影响胸内压和腹内压等，进而作用于脑的血流动力学与氧合状态。同时，多种联合监测手段也为脑保护通气提供了支撑，比如近红外光谱脑氧（NIRS）联合PEEP滴定，可监测脑组织氧饱和度（rSO2）随PEEP变化的趋势，评估脑氧供需平衡；经颅多普勒（TCD）结合PaCO2调节，能反映脑血流对通气引发的PaCO2变化的反应等。这些都为超声引导脑保护通气的临床应用与研究奠定了基础。

4. 气体交换和心肺监测

在ICU机械通气患者的管理中，气体交换与心肺监测属于常规监测项目。对于ARDS患者，心肺监测更是意义重大，它对改善患者预后及确定机械通气策略起着关键作用。心肺之间存在极为密切的交互作用，容量的变动、胸腔内压的改变等因素都会对循环系统产生影响。

多模态数据虽优势显著，但也存在短板。数据来源的多样性、采集的准确性，以及临床评估能力和技术合规性等因素都会对临床判断产生影响。从呼吸衰竭患者表型识别来看，需整合机械通气数据、电子病历信息以及影像资料等多方面数据，构建表型综合识别模型，这样才能更精准地识别如ARDS亚型等。而高时间粒度数据的价值也十分关键，它能让我们更清晰地把握治疗过程中的连续动态变化，尽早开展风险评估。在撤机和拔管过程中，借助多模态高时间粒度数据，还能帮助我们了解患者在整个机械通气过程中呼吸的变异性等更多信息，为撤机/拔管辅助决策提供有力支持。

章仲恒教授等对既往的AI模型进行了系统评价与meta分析，发现AI模型平均AUC约0.84，略高于传统模型；大多数模型基于回顾性数据，缺乏前瞻验证，不同研究之间模型性能差异较大且存在偏倚风险；影响模型泛化的因素包括ARDS的病因差异（如肺炎型 vs. 败血症型）以及数据集严重程度分布。多数机器学习模型目前仍停留于单中心回顾性验证，缺乏大规模外部验证和前瞻性试验支持。

多模态模型若要成为规范化的流程或指导方式，仍有很长的路要走。当前多数机器学习模型仍仅停留在单中心回顾性验证阶段，缺乏大规模外部验证和前瞻性试验支持。要让多模态模型真正服务于患者的临床管理，实现从预测到预防的闭环，要从多方面发力：①融合多模态数据以提升模型泛化能力；②开发更实时的检测算法；③增强模型的可解释性；④制定针对高风险患者的干预策略。唯有如此，多模态模型才有望真正用于规范患者的临床管理中。

基于肺部生理特征、影像形态表现以及生物学表型制定的个体化机械通气策略能更精准地适配患者需求。多模态整合需要具备全面解读监测信息的能力，以便充分挖掘多源数据价值。而要真正检验综合策略的价值，还需借助前瞻性多模态信息对患者进行精准分层，再通过测试验证相应干预方案。

作者介绍

葛慧青

浙江大学医学院附属邵逸夫医院呼吸治疗科主任，主任医师/呼吸治疗师，医学博士，博士生导师；中国病理生理学会重症医学分会呼吸治疗工作组副组长，中国残疾人联合会呼吸康复专委会副主任委员，中国康复医学会呼吸康复专业委员会常委/重症康复学组副组长，国家重症医学质量控制中心重症呼吸质量控制工作组专家，中华医学会呼吸病学分会呼吸与危重症学组委员，浙江省医学会呼吸病学分会委员，浙江省康复医学会呼吸治疗康复专业委员会主委，美国呼吸治疗学会Fellow（FAARC），国际教育认可体系委员会（IERS）委；研究方向：呼吸治疗；呼吸衰竭；呼吸康复；膈肌功能障碍。