코로나19에 대한 호흡 지원 개선

2020년 7월 31일

작성자: Henk Van Appeven, 아인트호벤 공과대학교

팬데믹(세계적 대유행)이 계속해서 전 세계를 황폐화하는 가운데, 스스로 숨을 쉴 수 없는 코로나19 환자의 생존을 위해서는 기계식 인공호흡기가 필수적이다. 주요 과제 중 하나는 인공호흡기의 압력을 추적하고 제어하여 환자가 필요한 양의 공기를 정확하게 공급받을 수 있도록 하는 것입니다. Eindhoven University of Technology(TU/e)의 연구원들은 컨트롤러의 성능을 10배 향상시키는 자가 학습 알고리즘을 기반으로 하는 기술을 개발했습니다. 이번 연구 결과는 자동제어 분야 주요 국제학술대회인 IFAC2020에서 발표됐다.

기계식 인공호흡기는 환자가 더 이상 스스로 호흡할 수 없을 때(충분히) 환자의 폐 안팎으로 공기를 펌핑합니다. 공기의 교대 흐름은 폐가 혈액 내 CO2를 O2로 교환할 수 있게 하여 환자의 생존을 보장합니다. 환자에게 필요한 양의 공기를 공급하려면 공기압이 의사의 지시를 정확히 따르는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 사망률이 높아질 수 있습니다.

이것은 사소한 문제가 아닙니다. 모든 환자가 동일한 것은 아니며, 환자에게 공기를 공급하는 데 사용되는 호스와 송풍기 시스템이 다양하여 원치 않는 불일치가 발생할 수 있습니다. 따라서 적응형 피드백 제어와 같은 기술을 사용하여 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 수행되었습니다. 그러나 이러한 기술은 정확한 환자 모델에 의존하는데, 모든 환자가 동일하지는 않기 때문에 실제로 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

TU/e의 연구원들은 기계공학과의 Tom Oomen 부교수가 프린터 및 웨이퍼 스캐너와 같은 첨단 산업 분야의 응용 분야를 위해 개발하고 있는 대체 제어 기술을 사용합니다. 이 기술은 자가 학습 알고리즘을 기반으로 하며 진정된 환자(대부분의 코로나19 환자)의 호흡이 업계의 많은 프로세스와 마찬가지로 매우 규칙적인 경향이 있다는 사실을 활용합니다.

반복 제어라고 불리는 이 기술은 기계 오류로부터 학습할 수 있으며 기계 센서에서 측정된 데이터를 사용하여 몇 번의 반복 내에서 오류를 수정할 수 있습니다. 기계식 인공호흡기의 경우 이렇게 하면 환자의 폐활량을 알 수 없는 경우에도 몇 번의 호흡 후에 인공호흡기가 제공하는 압력과 흐름의 정확성을 10배까지 높일 수 있습니다.

이 기술은 실험실의 인공 폐에서 테스트되었습니다. 세 가지 시나리오(아기, 어린이, 성인) 모두에서 압력 추적 성능이 기존 장치보다 우수했습니다.

"우리가 적용한 자가 학습 알고리즘 덕분에 장치에 연결된 환자에 관계없이 매우 정확한 압력 수준을 달성할 수 있습니다. 이로 인해 치료가 훨씬 더 일정해집니다."라고 Joey Reinders 박사는 말합니다. 기계공학과 역학 및 제어 부문 후보자이자 관련 연구원 중 한 명입니다.

Reinders와 그의 동료들은 대부분의 연구를 2019년에 수행했습니다. 당시에는 많은 사람들에게 코로나바이러스 전염병이 여전히 디스토피아적인 환상이었습니다. "우리가 연구를 시작했을 때 우리는 그것이 그렇게 관련성이 있을 것이라고는 전혀 몰랐습니다"라고 그는 말합니다. "따라서 언젠가 코로나바이러스 환자의 생명을 구할 수 있는 결과가 나올 수 있어 매우 기쁘다."

그는 이 기술이 실제로 사용되기 전에 더 많은 연구가 필요하다고 지적합니다. Reinders와 그의 동료들은 호흡 패턴이 매우 규칙적이기 때문에 반복 제어가 가장 효과적인 진정된 환자에게만 테스트했습니다. 그러나 여전히 의식이 있고, 예기치 않게 호흡을 시작할 수 있는 환자에게도 인공호흡기를 사용합니다. 인공호흡기 컨트롤러도 이러한 상황에 대처할 수 있어야 합니다.