机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质

本申请提供一种机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质。涉及医疗设备智能控制技术领域。该方法包括：对PVA波形数据进行平滑处理以及重采样处理，得到真实数据；构建基于生成对抗网络的PVA数据生成模型，对所述PVA数据生成模型进行训练及评估，基于训练后的PVA数据生成模型得到生成数据，构建深度学习分类模型，深度学习分类模型为基于卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型，基于生成数据和真实数据对深度学习分类模型进行训练及评估，基于训练后的深度学习分类模型实现PVA事件的分类。本申请克服了传统方法因数据不足而导致的模型泛化能力不足的局限性，为临床决策提供了更精准的支持，从而显著提高了危重症患者的治疗效果。