人工智能在呼吸機上的應用是這些年的熱點之一，據《畢馬威：醫療器械行業2030年前景展望》報告所示，到2030年，把智能結合到產品組合和服務中，積極地影響治療過程，并與客戶、患者和消費者建立聯系，將重塑傳統業務和運營模式，而智能正在成為新設備價值主張的重要組成部分。

目前國際上有幾家科技公司正在開發聯網的呼吸機，向患者發送用藥提醒，并將數據傳輸給臨床醫生，提供個性化醫療。

在國內，人工智能在呼吸機上的應用主要體現在識別人機不同步方面，通過對呼吸機波形的識別，自動調整參數，提高人機同步性。與國內外大多數呼吸機品牌在AI上實現的技術突破不同，新銳公司深圳普博醫療獨辟蹊徑，與德國、瑞典專家共同研發的Padus系列，其自研的節律信息模型檢測方法是一種全新的觸發檢測方法，觸發同步性準確率高于國際上常規方式，同時無創通氣泄漏量算法優化，精準計算泄漏量。

近日，經中國高科技產業化研究會專家評價，普博醫療Padus系列因節律信息模型檢測方法和無創通氣泄漏量算法優化兩大創新技術/方法，被認定為“智能醫用呼吸機”，且被確認為科學技術成果。中國高科技產業化研究會是國家民政部依法登記注冊的科技型法人社團，由中國科學技術協會主管，具有廣泛的社會影響力。

模型檢測方法

Padus系列呼吸機，跟蹤學習患者變化特征建立的節律信息模型檢測方法，觸發同步性準確率遠高于目前國際上的常規方式，是一種全新的觸發檢測方法，填補了國內空白。

該模型根據深度學習算法模型，會學習患者變化并持續自動修正，準確預估患者的觸發點，減少人機對抗，增加患者的舒適度，提高氧合效果，提高治療效果。

泄漏量算法優化

無創通氣是目前治療或搶救呼吸衰竭常用的有效方法，其設計難點主要在于泄漏量的估算。

Padus系列呼吸機，對泄漏量進行了分段處理以及結合壓力等相關要素進行了算法優化，在計算泄漏量時更加準確，確保通氣的準確輸出。