| Summary: | 277 páginas RESUMEN: Los ventiladores médicos empleados en pacientes bajo cuidado crítico tienen como función principal mejorar los gases alveolares, oxígeno (O2) y dióxido de carbono (CO2), cuando estos valores se encuentran fuera del rango normal debido a diferentes patologías del sistema respiratorio. Sin embargo, para los pacientes que están sometidos a ventilación mecánica, no se tiene una herramienta confiable que le permita conocer al clínico el verdadero valor de estos gases alveolares, respiración a respiración. A pesar de los grandes avances de la capnografía, existen muchos factores clínicos que pueden alejar el valor final del CO2 espirado del valor promedio alveolar real. Además, la medición del O2 en la ventilación mecánica se ha limitado a mostrar su valor en los gases de entrada al paciente. La presente tesis doctoral propone un enfoque para predecir los gases alveolares (O2 y CO2) en un simulador físico del sistema respiratorio humano. El estudio se realizó utilizando un simulador físico con intercambio de gases (SAMI-SII), desarrollado en el presente trabajo, junto con estrategias de inteligencia artificial (IA) entrenadas con el desarrollo de un modelo de transporte de gases desde la entrada de la vía aérea hasta la sangre, utilizando ecuaciones convencionales de transporte de masa acopladas a dos medios porosos que simulan cada uno de los pulmones. El simulador desarrollado, SAMI-SII, presentó un desempeño consistente en las concentraciones a la entrada de la vía aérea con respecto a las observadas en la práctica clínica, y fue posible estimar el valor promedio de los gases alveolares O2 y CO2 en el simulador cuando está conectado a un ventilador comercial. Posteriormente el modelo fue probado en 13 pacientes pulmonarmente sanos y sometidos a ventilación mecánica. Los resultados obtenidos en esta investigación demuestran un alto grado de éxito en las pruebas de validación. La metodología empleada ha probado ser efectiva y precisa, evidenciando su valor y utilidad para futuras ...
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