Les objectifs de la thèse sont l'a nalyse approfondie d'un système de supervision automatique de la ventilation artificielle des patients hospitalisés en soins intensifs et l'élaboration de solutions pour améliorer et étendre son fonctionnement. Ce système adapte l'assistance en pression de la ventilation spontanée avec aide inspiratoire (AI) par un rétrocontrôle basé sur la fréquence respiratoire du patient et, comme variables de "sécurité", le volume courant et le CO2 de fin d'expiration (etCO2). Il établit ainsi une classification ventilatoire et règle un niveau de pression d'AI.Sur la base d'études publiées rapportant des limitations, d'analyses d'une base de données rétrospectives acquises sur patient, d'études sur banc-test et d'études observationnelles prospectives réalisées chez les patients, nous avons étudié précisément le fonctionnement du système. Pour la plupart des limitations, une solution a été proposée et évaluée sur banc. A partir d'une étude clinique, nous avons proposé une amélioration de la procédure de traitement du signal etCO2 par le système. En nous basant sur les observations de la base de données, nous avons décrit une procédure automatisée de sevrage de la PEP dont un niveau supérieur à 5 mbar entrave le sevrage par le système. Sur le même principe, nous avons souhaité, en amont de l'AI, tenter d'automatiser un changement de mode depuis la ventilation assistée contrôlée. Au travers d'une étude clinique, nous avons déterminé des critères ventilatoires qui pourraient permettre d'automatiser cette procédure. L'ensemble a permis la définition d'une méthodologie d'évaluation et d'amélioration d'un système automatisé de ventilation artificielle / The objectives of the thesis are the detailed analysis of an automated system of management of artificial ventilation for patients in intensive care unit and the elaboration of solutions to improve and upgrade its functioning. This system automatically adapts the level of pressure support ventilation (PSV) through a feedback based on the respiratory rate of the patient and, as “safety” variables, the tidal volume and the end tidal of expired CO2 (etCO2). The system, called “SmartCare”, establishes a ventilatory classification and sets a level of inspiratory pressure.We precisely studied the system functioning on the basis of published studies reporting limitations, on a database analysis compound with retrospective data acquired on patients, of bench-test studies and observational prospective studies performed in patients. For most of the limitations, a solution was proposed and evaluated on bench. Using the results of a clinical study, we proposed an improvement of etCO2 signal processing. From observations of the database, we described a procedure of automated weaning of positive end expiratory pressure level which hinders pressure support weaning if above 5 mbar. On the same principle, upstream to PSV, we wished to automate a change of ventilation mode from assist control ventilation. Through a clinical study, we determined ventilatory criteria which could allow automation of this procedure. The whole project allowed to define a methodology of evaluation and improvement of an automated mechanical ventilation system

Les objectifs de la thèse sont l'a nalyse approfondie d'un système de supervision automatique de la ventilation artificielle des patients hospitalisés en soins intensifs et l'élaboration de solutions pour améliorer et étendre son fonctionnement. Ce système adapte l'assistance en pression de la ventilation spontanée avec aide inspiratoire (AI) par un rétrocontrôle basé sur la fréquence respiratoire du patient et, comme variables de "sécurité", le volume courant et le CO2 de fin d'expiration (etCO2). Il établit ainsi une classification ventilatoire et règle un niveau de pression d'AI.Sur la base d'études publiées rapportant des limitations, d'analyses d'une base de données rétrospectives acquises sur patient, d'études sur banc-test et d'études observationnelles prospectives réalisées chez les patients, nous avons étudié précisément le fonctionnement du système. Pour la plupart des limitations, une solution a été proposée et évaluée sur banc. A partir d'une étude clinique, nous avons proposé une amélioration de la procédure de traitement du signal etCO2 par le système. En nous basant sur les observations de la base de données, nous avons décrit une procédure automatisée de sevrage de la PEP dont un niveau supérieur à 5 mbar entrave le sevrage par le système. Sur le même principe, nous avons souhaité, en amont de l'AI, tenter d'automatiser un changement de mode depuis la ventilation assistée contrôlée. Au travers d'une étude clinique, nous avons déterminé des critères ventilatoires qui pourraient permettre d'automatiser cette procédure. L'ensemble a permis la définition d'une méthodologie d'évaluation et d'amélioration d'un système automatisé de ventilation artificielle