然而，在试验过程中，也并非一帆风顺。有一位患有慢性阻塞性肺疾病的老年患者，在使用呼吸机一段时间后，出现了轻微的呼吸急促症状。
林宇和医疗团队迅速赶到患者床边，对呼吸机数据进行分析。经过仔细排查，发现是由于患者的痰液堵塞导致气道阻力增加，影响了呼吸机的正常工作。
“我们需要在智能通气系统中增加对气道阻力的实时监测和预警功能，同时优化参数调整策略，以应对这种突发情况。” 林宇果断地说道。
研发团队立即对软件进行了紧急升级，增加了相关功能模块。经过调整后，呼吸机在后续的使用中成功避免了类似问题的发生，对不同病情变化的适应性进一步增强。
随着临床试验的深入，越来越多的患者受益于智能呼吸机的精准通气。数据显示，使用智能呼吸机的患者平均住院时间缩短了约 20，呼吸机相关性肺炎等并发症的发生率也显着降低。
医疗研讨会上，林宇向来自全国各地的医疗专家介绍了这项技术的研发成果。
“通过模糊神经网络和遗传算法的结合应用，我们的呼吸机智能通气技术实现了对患者呼吸状态的实时感知和自适应调整，显着提高了治疗效果，降低了医疗风险。” 林宇自信地说道。
知名医院的呼吸科专家提问道：“这项技术在面对极端复杂病情的患者时，其可靠性和有效性如何保证？例如，对于同时患有多种心肺疾病且病情不稳定的患者，是否能依然精准地调整通气参数？”
林宇回答道：“在研发过程中，我们已经充分考虑到了这一点。我们的算法模型经过了大量复杂病例数据的训练和验证，能够应对多种病情组合的情况。而且，我们还在不断收集临床反馈，持续优化算法，以确保在各种极端情况下都能为患者提供可靠的通气支持。”
另一位专家问道：“在实际临床应用中，医护人员对这种新型呼吸机的操作难度和培训成本如何？毕竟，基层医疗机构的资源相对有限，如果操作过于复杂，可能会限制其推广应用。”
林宇解释道：“我们在设计软件界面和操