人工呼吸

特Jpn J Respir Care 2019；36：6-9

集

呼吸療法領域における自動化と AI ～近未来へ向けて～

人工呼吸器による自動ウィーニングはさらに進化するか？
小野寺睦雄
キーワード：ウィーニング，自動制御，AI，省力化

結果としてウィーニングが行われるが、人工呼吸器がⅠ．は じ め に積極的に換気補助を漸減するものではなかった。

近年の人工知能（artificial intelligence：AI）に関す

1980 年代から 90 年代には、より洗練された方法でる研究の進歩は、自動車の自動運転のように従来は人分時換気量を自動制御するシステムや、患者の状態を間にしかできなかった課題の自動化を実現しつつある。

監視しながら自動的に換気補助を漸減するシステムが囲碁や将棋の分野では、AI はすでに人間のエキスパー数多く考案された。当時開発された技術は現在臨床使トを超えるレベルに達している。

用されているシステムへとつながっている。

自動化への流れや AI の活用は医学分野も例外ではな

Ⅲ．自動ウィーニングの現状い。体外式自動除細動器はすでに一般に普及しており、画像診断の分野では AI による診断精度が医師と同等もしくは上回るレベルに達しつつある。敗血症の早期

1, 2）

診断に AI を活用しようとする試みも行われている。

3, 4）

では人工呼吸の自動化は近い将来どうなるのだろうか？

1．現在の自動ウィーニングのシステム
現在臨床使用されている自動ウィーニングが可能なシステムは SmartCare ®/PS と INTELLiVENT ®-ASVである。

本稿では急性期の人工呼吸管理の中でも自動化が進ん

1）SmartCare ®/PS

でいるウィーニングを中心に自動化の歴史と現状を紹SmartCare ®/PS はプレッシャーサポート換気（pres-介し、今後の進化について考察する。

Ⅱ．人工呼吸器の自動化の歴史

sure support ventilation：PSV）をベースとしたシス
テムであり、1990 年代に発表されたシステム 7）をもとに開発された。呼吸の状態をモニタリングするための人工呼吸の自動化の歴史は古く、1950 年代には「鉄情報として呼吸回数、一回換気量、PETCO2 を用い、その肺」の患者の呼気 CO2 濃度を測定し、タンク内圧を調れらが目標範囲内に収まっていれば PS 圧を自動的に漸節して CO2 濃度を適正にする機構が考案されている 5）。

減していく。PS 圧が下限値になった状態で各パラメー

その後 1970 年代には強制分時換気（mandatory minuteターが目標範囲内に維持できれば離脱可能と判断されventilation：MMV）6）が発表され、初めて臨床応用さる。PS 圧の初期値と病態（慢性閉塞性肺疾患〈chronicれた。MMV は自発呼吸をベースとし、目標とする分obstructive pulmonary disease：COPD〉、中枢神経障時換気量に満たない場合に強制換気を追加するシステ害）、体重は手動設定である。病態と体重によって各パムであり、自発呼吸が増加すると強制換気が減少し、ラメーターの目標範囲は変更される。PSV をベースと倉敷中央病院

6集中治療科

May 30, 2019

しているため、強制換気まで含めた自動制御はできない。

人工呼吸

Jpn J Respir Care Vol.36 No.1

3．現在の自動ウィーニングの限界

2）INTELLiVENT ®-ASVINTELLiVENT -ASV は adaptive support ventila-

前述のように現在の自動ウィーニングは実用的なレtion（ASV）をベースとしたシステムである。ASV はベルに達しつつあるが、その有効性が証明されている

従圧式 SIMV＋PS をベースとし、目標とする分時換気のは一部の患者群のみであり 10）、全ての病態に適用可量が得られるように一回換気量と呼吸回数を自動制御能なレベルには達していない。それは患者のモニタリするシステムであり、1990 年代には原型が発表されてングに用いられる情報が少ないこと、制御ルールが比いる。目標分時換気量を理想体重から自動的に算出し較的単純な生理学的モデルに基づいていることに由来

たうえで、生理学的モデルしており、現在の自動ウィーニングの限界である。

®

8）に基づいて一回換気量、呼吸回数も自動で設定する点が大きな特徴である。

Ⅳ．今後の進化INTELLiVENT ®-ASV では PETCO2 をモニタリングすることで、ASV では手動で行っていた目標分時換気

1．AI のレベルと現在の自動ウィーニングの位置付け量の調節を自動化している。また SpO2 によって FIO2、AI の研究者である松尾は AI を 4 つのレベルに分類

PEEP も自動調節される。PETCO2 や SpO2 の目標範囲

している 12）。

や FIO2、PEEP の調節範囲は病態（急性呼吸促迫症候

レベル 1：‌単純な制御プログラム。家電製品などに内群〈acute respiratory distress syndrome：ARDS〉、慢

蔵されるようなもの。

性高炭酸ガス血症、脳損傷）や肺の状態によって異なレベル 2：‌古典的な人工知能。入力と出力の組み合わる。ウィーニングは目標分時換気量の漸減によって行せが極端に多く、振る舞いのパターンが極われ、標準的な分時換気量の 70％に減らされた状態でめて多彩なもの。推論・探索や知識ベース

条件を満たせば自発呼吸トライアルが開始される。呼を利用する。将棋プログラムや質問に答え吸の状態は呼吸回数、一回換気量、PETCO2、SpO2、脈る人工知能など。

拍数などでモニタリングされる。これらの機能によっ

レベル 3：‌機械学習を取り入れた人工知能。サンプルて、INTELLiVENT ®-ASV は人工呼吸の導入から離脱となるデータをもとに、ルールや知識を自まで使用することができる。手動で設定する項目は理ら学習するもの。検索エンジンに内蔵され想体重を求めるための性別と身長、および病態である。

るような人工知能。
レベル 4：‌ディープラーニングを取り入れた人工知能。

2．自動化のメリット

機械学習をする際のデータを表すために使

人工呼吸の自動化のメリットの 1 つは、継続して患われる変数自体を学習するもの。

者をモニタリングし、適時かつ確実に設定を変更でき現在の自動ウィーニングはレベル 2 の AI、その中でることである。自動化されたシステムでは手動調整のもエキスパートシステム 13）と呼ばれる専門知識をベー場合と比較して、適切な換気が行われている時間の割スにした AI に位置付けられる。

合が多く 、死亡率や再挿管率に影響を与えることな9）

くウィーニングの期間を 30％、人工呼吸期間を 10％、ICU 在室期間を 8％、それぞれ短縮する。

10）

2．自動ウィーニングの進化のための手がかり
自動ウィーニングをエキスパートシステムとして捉

上記のようなメリットは呼吸管理に習熟した施設でえれば、高度化のためには知識の習得が必要である。

は認められないとする報告も存在するが 11）、呼吸管理

具体的には患者の病態を的確に反映する情報を探し出に習熟したスタッフが不在の施設では、さまざまなエすことや、情報を利用する技術を開発すること、よりビデンスが反映された自動システムはより安全な人工よい制御ルールを探し出すことなどが該当する。以下

呼吸管理に寄与するかもしれない。また自動化によっではいくつかの例や可能性を提示する。て医療従事者が設定変更を要する回数が減少するた

1）EIT と食道内圧、Edi

め

EIT（electrical impedance tomography）や食道内省力化や業務の効率化も期待でき、人員の少ない

9）

施設においてはメリットとなるだろう。

圧、横隔膜電気活動（electrical activity of diaphragm：Edi）は肺内での換気の分布や呼吸仕事量、同調性といMay 30, 20197

Onodera Mった患者の病態の把握に有用な情報である。高度な自たな知見が得られるかもしれない。

動化を実現するための情報として有望であり、今後のⅤ．お わ り に知見の蓄積が待たれる。
2）画像認識技術による視覚情報の活用

人工呼吸の完全な自動化は遠い未来の話のように思表情や呼吸補助筋の使用、呼吸様式などは快適性やわれる。一方 AI の研究者らの予測によれば、2053 年

呼吸努力を評価するうえで簡便かつ重要な情報であるには AI は外科医を取って代わるレベルに達するといが、機械による自動認識は従来実現されていなかった。

う 18）。呼吸管理と外科医の仕事のどちらが難しいかは

しかしカメラやスマートフォンの顔認識技術はすでに判断できないが、そう遠くない将来、人工呼吸の自動高く、チェーンストークス呼吸のような呼吸様式の異化も劇的に進化するのかもしれない。

常 14）や呼吸に伴う胸腹部の運動 15）を認識する技術も本稿の著者には規定された COI はない。

開発されつつある。これらの応用により患者の快適性などを考慮した呼吸管理が実現するかもしれない。
3）制御ルールの改良

上記のような患者の病態を反映する情報が実用化され追加されれば、おのずから制御ルールは高度になる。
ARDS における最適な PEEP のような未解決の問題に関する新たな知見の蓄積も、制御ルールの改良につながるはずである。
また現在の自動ウィーニングには PSV が用いられているが、ウィーニングや同調性に関して PSV よりも比例補助換気（proportional assist ventilation：PAV）や神経調節換気（neurally adjusted ventilatory assist：NAVA）の方が優れている可能性がある 16, 17）。PAV やNAVA でのウィーニングに関する知見はまだ乏しいが、将来的にはそれらを用いた自動ウィーニングが開発されるかもしれない。

参考文献
1） De Fauw J, Ledsam JR, Romera-Paredes B, et al：Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in
retinal disease. Nat Med. 2018；24：1342-50.
2） Ehteshami Bejnordi B, Veta M, Johannes van Diest P, etal：Diagnostic assessment of deep learning algorithms for
detection of lymph node metastases in women with breast
cancer. JAMA. 2017；318：2199-210.
3） Nemati S, Holder A, Razmi F, et al：An interpretable machine learning model for accurate prediction of sepsis in
the ICU. Crit Care Med. 2018；46：547-53.
4） Komorowski M, Celi LA, Badawi O, et al：The artificial intelligence clinician learns optimal treatment strategies forsepsis in intensive care. Nat Med. 2018；24：1716-20.
5） Saxton GA Jr, Myers G：A servomechanism for automatic
regulation of pulmonary ventilation. J Appl Physiol. 1957；
11：326-8.
6） Hewlett AM, Platt AS, Terry VG：Mandatory minute volume. A new concept in weaning from mechanical ventilation. Anaesthesia. 1977；32：163-9.

3．AI を活用した新しいアプローチ
上記で提示した内容はエキスパートシステムのブラッシュアップによる高度化であるが、エキスパートシステムには新たな知識を得るためのコストや、膨大なルール間の矛盾の発生といった課題が存在する。飛躍的な進化のためには、従来の研究手法とは異なるビッグデータや AI を活用したアプローチも必要だろう。

7） Dojat M, Brochard L, Lemaire F, et al：A knowledge-based
system for assisted ventilation of patients in intensive careunits. Int J Clin Monit Comput. 1992；9：239-50.
8） Otis AB：The work of breathing. Physiol Rev. 1954；34：449-58.
9） Lellouche F, Bouchard PA, Simard S, et al：Evaluation of
fully automated ventilation：a randomized controlled study
in post-cardiac surgery patients. Intensive Care Med. 2013；
39：463-71.

たとえば敗血症の早期診断に関する研究 3） では、

10） Rose L, Schultz MJ, Cardwell CR, et al：Automated versus

69,000 例の ICU 入室患者について、入室から退室もし

non-automated weaning for reducing the duration of me-

くは敗血症発症までの 1 時間毎のバイタルサインのデータを用いて機械学習を行い、臨床医が認識する 4 〜
12 時間前に敗血症発症を予測するモデルを開発した。
同様にバイタルサインや人工呼吸に関連するデータを収集し、機械学習やディープラーニングによって解析すれば、従来の研究手法では気づくことのできない新8May 30, 2019

chanical ventilation for critically ill adults and children：acochrane systematic review and meta-analysis. Crit Care.
2015；19：48.
11） Rose L, Presneill JJ, Johnston L, et al：A randomised, controlled trial of conventional versus automated weaning frommechanical ventilation using SmartCare/PS. Intensive CareMed. 2008；34：1788-95.
12） 松尾豊：人工知能は人間を超えるかディープラーニン人工呼吸

グの先にあるもの．東京，KADOKAWA，2015，pp50-3．
13） Nilsson NJ：The quest for artificial intelligence. Cambridge,Cambridge University Press, 2009, pp291-5.
14） Niimi T, Ito Y, Natori M, et al：Cheyne-Stokes Respiration

Jpn J Respir Care Vol.36 No.1

16） Schmidt M, Kindler F, Cecchini J, et al：Neurally adjusted
ventilatory assist and proportional assist ventilation bothimprove patient-ventilator interaction. Crit Care. 2015；19：56.

Detection Method for Newborns with Apnea. ITE Trans-17） Kataoka J, Kuriyama A, Norisue Y, et al：Proportional

actions on Media Technology and Applications. 2013；1：

modes versus pressure support ventilation：a systematic278-91.

review and meta-analysis. Ann Intensive Care. 2018；8：15） Liu F, Kawakami M, Tamura K, et al：Feasibility of a re-123.

spiratory movement evaluation tool to quantify thoracoab-18） Grace K, Salvatier J, Dafoe A, et al：When will AI exceed

dominal movement for neuromuscular diseases. Respir Care.

human performance? Evidence from AI experts. J Artif

2017；62：423-31.

Intell Res. 2018；62：729-54.

May 30, 20199