西班牙首款人工智能闭环氧疗设备完成临床验证已逾50例患者受益

发布时间:2026-05-11 08:23  点击:1次
西班牙首款人工智能闭环氧疗设备完成临床验证已逾50例患者受益

氧气是世界卫生组织认定的****的基本药物,然而,氧疗这一治疗手段的核心操作逻辑,百余年来几乎没有发生根本性变革——依赖医护人员反复手动调节吸氧流量,既带来患者安全隐患,也形成沉重的临床负担。据《柳叶刀全球健康》委员会报告,全球逾60%的人口(约50亿人)无法获得安全、优质、可负担的氧疗服务,每年有3.74亿患者存在氧疗需求。这一缺口,已被定义为全球卫生领域最被忽视的结构性挑战之一。

如今,一款诞生于临床实践的智能设备正在尝试打破这一僵局。

人工智能闭环控制实现氧疗实时个性化

艾米丽(EMILY.AI)是全球首款融合人工智能的闭环氧疗控制医疗器械,由西班牙艾米丽公司(EMILY.IA)研发,并在马德里希门尼斯·迪亚斯基金会大学附属医院(Fundación Jiménez Díaz)的中级呼吸重症监护病房(UCIR)率先落地。其核心逻辑是"持续监测—实时计算—自动调节"的闭环模型:患者生理数据被连续采集,人工智能算法实时处理后,设备自动调整供氧流量,将血氧饱和度维持在个性化的安全目标区间。医护人员同时可通过远程数字平台对治疗过程进行实时监督,实现人机协同而非人机替代。

该设备搭载两套差异化算法,分别针对纯低氧血症患者和经血气分析确认的高碳酸血症患者,设定不同的血氧饱和度目标,覆盖自主呼吸、无创机械通气及有创机械通气三大临床场景,适用于合并多种非呼吸系统共病的住院成人患者。

这一构想源于2020年。艾米丽公司总监丹尼尔·奥利瓦(Daniel Oliva)在结合个人经历与逾100次临床访谈后,发现一个"简单而颠覆性"的问题:能否训练系统代替医护人员完成每班数十次的手动调氧操作,同时保持与人工调节相当的临床质量,而不取代医生的判断?

为攻克这一问题,团队历经多轮迭代:从功能性原型验证"个性化实时氧疗可提升患者稳定性"的假设,到集成监测设备与精度更高的算法并构建远程临床仪表板,再到当前正在引入的预测性算法与患者端应用程序。团队汇聚了来自麻省理工学院、哈佛大学、哈佛医学院及麻省总医院的人工智能与机器学习研究人员,以及软件架构、云系统、生物技术与医疗器械监管等领域的专业人才,尤其注重可解释人工智能(XAI)的应用——每一次氧流量调整不仅自动执行,还能被临床医生理解、验证并持续优化,确保走向精准医疗而非"黑箱自动化"。

逾50例患者验证:控氧精度与护理减负双重突破

截至目前,希门尼斯·迪亚斯基金会医院中级呼吸重症监护病房已有逾50例患者接受艾米丽设备控制下的氧疗,其中部分纳入正在进行的前瞻性研究(EMILY_02)。负责该病房的肺科主任萨拉·艾利(Sara Heili)博士与专科医生阿尔芭·纳亚(Alba Naya)博士均对结果给予高度评价。

在疗效层面,与最优手动调节相比,艾米丽设备能将患者血氧饱和度维持在目标范围内的时间占比显著提升,同时大幅减少高氧血症发作,且不以牺牲低氧血症安全性为代价。在护理层面,设备减少了护士针对氧疗所需的干预次数,将专业人力从重复性操作中解放出来,真正充当"协作伙伴"而非"替代者"。纳亚博士特别指出,设备可连续稳定运行至少72小时而无故障,将应用场景从短时"氧疗干预"延伸至持续性监督下的长程氧疗。

技术层面,研发团队同样攻克了两大难关:从实验室原型到真实临床环境的功能性迁移,以及在多轮迭代中始终保持与临床实践的高度契合。艾利博士将这一阶段的进展概括为:"今天的艾米丽响应正在发生的事情;明天的艾米丽将预见即将发生的事情。"

该医院拥有23年中级呼吸重症护理领域的***参考地位,2003至2023年间累计收治逾7600例患者,是目前全球唯一参与该项目的医院,承担临床研发合作伙伴与技术验证平台的双重角色。奥利瓦坦言,这并非偶然——充足的病例量、开放的机构文化、愿意承担长期项目付出的团队,以及技术开发与临床验证之间清晰的合作模型,缺一不可。

两年内冲刺欧盟认证,布局全球呼吸治疗市场

在监管层面,艾米丽设备目前正处于ISO标准体系的实施阶段,以获取欧盟CE标志,预计约两年内具备商业化条件。与此同时,团队已开始建立国际战略合作,着眼于将技术引入更多医疗卫生系统,并在常规住院病房、院外居家护理及远程诊疗等场景中推进验证,尤其看重其在去中心化医疗模型中的潜力——通过减少不必要住院、优化医疗资源配置,发挥更大的系统性价值。

从更长远的技术路线看,团队计划为平台引入更完整的主动人工智能层,利用患者生理轨迹与算法-临床医生交互历史,在病情恶化前提前预警,实现从"手动响应"到"自动化、预测性、数据驱动"模式的根本跃迁。平台还将与可穿戴设备及医院信息系统打通,形成更完整的患者数字画像。

艾米丽设备的研发路径——从临床场景中发现问题、多学科协同打造解决方案、在真实临床环境中迭代验证、取得监管授权后再谋商业化扩张——提供了一种医疗人工智能落地的务实范本。对于同样在布局智能氧疗、呼吸支持或慢性病管理设备的中国医疗器械企业而言,如何在算法可解释性、闭环安全性与监管合规性之间构建完整的临床证据链,将是决定产品能否从实验室走进病房、从国内走向国际市场的关键所在。

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