本技术涉及人工智能，特别是涉及一种呼吸机自动控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
1、呼吸机是一种重要的医疗设备，可用于辅助呼吸机的使用者维持正常的呼吸功能。传统技术中，可以通过设置目标潮气量实现对呼吸机压力的调整，但这一控制方式在自动调整时会出现压力过高的情况，从而造成使用者的不适，影响呼吸机的运行效果，使得呼吸机的使用者在后续仍可能出现呼吸状态异常。传统技术中，还可以通过检测呼吸，并在检测到异常的呼吸后控制呼吸机进行压力补偿，但这一压力控制方式存在延迟，无法在呼吸异常发生前便及时调压以避免发生呼吸异常。
2、因此，传统的呼吸机自动控制方法，无法在呼吸异常发生前，便及时、准确地调整呼吸机压力，导致无法确保呼吸机运行效果。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在呼吸异常发生前，便及时、准确地调整呼吸机压力，确保呼吸机运行效果的呼吸机自动控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本技术提供了一种呼吸机自动控制方法，包括：
3、获取呼吸周期历史数据；呼吸周期历史数据包括在呼吸机的多个使用对象使用呼吸机时，多个使用对象各自在每个呼吸周期关联的状态数据和压力控制操作；
4、针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分；控制反馈分表征使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态；
5、将所针对呼吸周期关联的状态数据、压力控制操作、控制反馈分以及下一呼吸周期的状态数据，分别作为样本元素，构建所针对呼吸周期关联的训练样本；
6、汇集多个使用对象各自在每个呼吸周期下的训练样本，得到多个训练样本，根据多个训练样本训练得到目标模型；目标模型用于根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出目标压力控制操作，使得呼吸机按照目标压力控制操作运行后，使用呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。
7、在其中一个实施例中，获取呼吸周期历史数据，包括：
8、获取多个使用对象各自在每个数据采集时段使用呼吸机时产生的状态数据和压力控制数据；
9、针对每个使用对象，为所针对使用对象在每个数据采集时段的状态数据和压力控制数据，分别标注呼吸周期；
10、将所针对使用对象在相同数据采集时段已标注呼吸周期的状态数据和压力控制数据，作为一个数据队列；
11、汇集所得的数据队列，得到呼吸周期历史数据。
12、在其中一个实施例中，呼吸周期历史数据中包括多个数据队列，每个数据队列中包括：一个使用对象在一个数据采集时段对应的已标注呼吸周期的状态数据和压力控制数据；
13、针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分，包括：
14、从呼吸周期历史数据中抽取出目标数据队列；
15、针对目标数据队列中标注的每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据表征的呼吸状态，为所针对呼吸周期关联的压力控制数据表征的压力控制操作配置控制反馈分。
16、在其中一个实施例中，从呼吸周期历史数据中抽取出目标数据队列，包括：
17、变更呼吸周期历史数据中多个数据队列的顺序；
18、按照变更后的顺序，将呼吸周期历史数据中的数据队列依次作为目标数据队列。
19、在其中一个实施例中，根据多个训练样本训练得到目标模型，包括：
20、获取初始模型，并从多个训练样本中抽取出多个目标训练样本；
21、基于多个目标训练样本，对初始模型的模型参数进行迭代优化，直至达到模型迭代优化停止条件，得到目标模型。
22、在其中一个实施例中，基于多个目标训练样本，对初始模型的模型参数进行迭代优化，直至达到模型迭代优化停止条件，得到目标模型，包括：
23、基于多个目标训练样本，对初始模型的模型参数进行迭代优化，直至达到模型迭代优化停止条件，得到至少一个训练后模型；
24、获取用于模型评估的验证集，基于验证集对至少一个训练后模型进行模型评估，并根据模型评估结果，从至少一个训练后模型中选取出至少一个测试模型；
25、获取用于模型测试的测试集，基于测试集对至少一个测试模型进行模型测试，并根据模型测试结果，从至少一个测试模型中确定目标模型。
26、第二方面，本技术还提供了一种呼吸机自动控制装置，包括：
27、呼吸周期历史数据获取模块，用于获取呼吸周期历史数据；呼吸周期历史数据包括在呼吸机的多个使用对象使用呼吸机时，多个使用对象各自在每个呼吸周期关联的状态数据和压力控制操作；
28、控制反馈分配置模块，用于针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分；控制反馈分表征使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态；
29、训练样本构建模块，用于将所针对呼吸周期关联的状态数据、压力控制操作、控制反馈分以及下一呼吸周期的状态数据，分别作为样本元素，构建所针对呼吸周期关联的训练样本；
30、目标模型获得模块，用于汇集多个使用对象各自在每个呼吸周期下的训练样本，得到多个训练样本，根据多个训练样本训练得到目标模型；目标模型用于根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出目标压力控制操作，使得呼吸机按照目标压力控制操作运行后，使用呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。
31、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
32、获取呼吸周期历史数据；呼吸周期历史数据包括在呼吸机的多个使用对象使用呼吸机时，多个使用对象各自在每个呼吸周期关联的状态数据和压力控制操作；
33、针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分；控制反馈分表征使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态；
34、将所针对呼吸周期关联的状态数据、压力控制操作、控制反馈分以及下一呼吸周期的状态数据，分别作为样本元素，构建所针对呼吸周期关联的训练样本；
35、汇集多个使用对象各自在每个呼吸周期下的训练样本，得到多个训练样本，根据多个训练样本训练得到目标模型；目标模型用于根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出目标压力控制操作，使得呼吸机按照目标压力控制操作运行后，使用呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。
36、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
37、获取呼吸周期历史数据；呼吸周期历史数据包括在呼吸机的多个使用对象使用呼吸机时，多个使用对象各自在每个呼吸周期关联的状态数据和压力控制操作；
38、针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分；控制反馈分表征使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态；
39、将所针对呼吸周期关联的状态数据、压力控制操作、控制反馈分以及下一呼吸周期的状态数据，分别作为样本元素，构建所针对呼吸周期关联的训练样本；
40、汇集多个使用对象各自在每个呼吸周期下的训练样本，得到多个训练样本，根据多个训练样本训练得到目标模型；目标模型用于根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出目标压力控制操作，使得呼吸机按照目标压力控制操作运行后，使用呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。
41、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
42、获取呼吸周期历史数据；呼吸周期历史数据包括在呼吸机的多个使用对象使用呼吸机时，多个使用对象各自在每个呼吸周期关联的状态数据和压力控制操作；
43、针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分；控制反馈分表征使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态；
44、将所针对呼吸周期关联的状态数据、压力控制操作、控制反馈分以及下一呼吸周期的状态数据，分别作为样本元素，构建所针对呼吸周期关联的训练样本；
45、汇集多个使用对象各自在每个呼吸周期下的训练样本，得到多个训练样本，根据多个训练样本训练得到目标模型；目标模型用于根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出目标压力控制操作，使得呼吸机按照目标压力控制操作运行后，使用呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。
46、上述呼吸机自动控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，先获取呼吸周期历史数据，其中，呼吸周期历史数据包括在呼吸机的多个使用对象使用呼吸机时，多个使用对象各自在每个呼吸周期关联的状态数据和压力控制操作。具体的，针对每个呼吸周期，根据所针对呼吸周期的下一呼吸周期关联的状态数据，为所针对呼吸周期关联的压力控制操作配置控制反馈分，其中，控制反馈分表征使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态。将所针对呼吸周期关联的状态数据、压力控制操作、控制反馈分以及下一呼吸周期的状态数据，分别作为样本元素，构建所针对呼吸周期关联的训练样本，使得后续基于训练样本训练模型时，模型可以学习如何根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出匹配的压力控制操作，使得下一呼吸周期能够获得表征呼吸状态正常的控制反馈分，即，学习如何确保呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。基于此，汇集多个使用对象各自在每个呼吸周期下的训练样本，得到多个训练样本，从而根据多个训练样本训练得到目标模型。在本技术中，目标模型可以用于根据输入的呼吸周期关联的状态数据，输出目标压力控制操作，使得呼吸机按照目标压力控制操作运行后，使用呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常。因此，本技术可以基于训练得到的目标模型，在呼吸异常发生前，便及时、准确地调整呼吸机压力，使得呼吸机的使用对象在下一呼吸周期的呼吸状态正常，确保呼吸机运行效果。
1.一种呼吸机自动控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取呼吸周期历史数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述呼吸周期历史数据中包括多个数据队列，每个所述数据队列中包括：一个使用对象在一个数据采集时段对应的已标注呼吸周期的状态数据和压力控制数据；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述呼吸周期历史数据中抽取出目标数据队列，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个训练样本训练得到目标模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个目标训练样本，对所述初始模型的模型参数进行迭代优化，直至达到模型迭代优化停止条件，得到目标模型，包括：
7.一种呼吸机自动控制装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
