Automation of Oxygen Therapy: an analysis of patents and emerging advances

Authors

DOI:

https://doi.org/10.9771/cp.v17i3.57456

Keywords:

Oxygen therapy, Technological Innovations, COVID-19.

Abstract

Oxygen therapy, which is essential for many diseases, has seen a notable increase in patents and research, especially during the COVID-19 pandemic. Based on PaO2 and SpO2, its application in ICUs and at home has a global impact on public health. This study investigated innovations in oxygen therapy, using patent databases as an indicator of innovation. Using the Questel Orbit® and Pubmed databases (2013-2023), the search covered terms such as "Automation oxygen therapy" and "Oxygen Flow automatic control". 6364 patents were identified over 50 years, with a peak in 2021. Innovation is led by China (1988 patents), followed by the USA (1307 patents). Consolidated companies such as Covidien and Philips dominate the registrations, highlighting the concentration of the market in technological innovations for ventilatory support. Technological advances demand automation, and interdisciplinary collaboration and in the future emphasize machine learning algorithms, advanced sensors, telemedicine, and sustainability, pointing to a promising future in optimizing treatment.

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Author Biographies

Camila Rickli, Universidade Estadual do Centro-Oeste

PhD Student - Pharmaceutical Sciences - Unicentro - Guarapuava/PR

Daniel de Paula, Universidade Estadual do Centro-Oeste

PhD in Pharmaceutical Sciences from the Faculty of Pharmaceutical Sciences of Ribeirão Preto, University of São Paulo in 2007.

Fábio Rocha, Pato Branco University Center, Pato Branco, PR, Brazil

Master in Dentistry from Centro Universitário Ingá in 2021.

Valdirlei Fernandes Freitas, Universidade Estadual do Centro-Oeste

PhD in Physics from the State University of Maringá in 2011.

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Published

2024-07-01

How to Cite

Rickli, C., Paula, D. de, Rocha, F., & Freitas, V. F. (2024). Automation of Oxygen Therapy: an analysis of patents and emerging advances. Cadernos De Prospecção, 17(3), 931–945. https://doi.org/10.9771/cp.v17i3.57456

Issue

Section

Prospecções Tecnológicas de Assuntos Específicos