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本发明涉及一种呼吸机人机异步分类方法、系统、终端以及存储介质。所述呼吸机人机异步分类方法包括：采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的模拟流量通道、潮气量通道、气道压力、肺泡压、胸膜腔内压、心脏压力以及波纹管位置通道等多通道呼吸数据；对所述呼吸数据进行置换偏离指数(PDI)特征提取，并根据所提取的PDI特征为所述呼吸数据打上标签；将所述打标签后的呼吸数据输入网络模型进行训练，得到训练好的人机异步分类模型；通过所述训练好的人机异步分类模型对呼吸机人机异步事件进行分类。本发明实施例采集的呼吸数据干扰较小，采集方便，并使用PDI特征进行相邻通道的呼吸数据的差异性分析，提高了人机异步分类的准确度。

一种呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，包括： 采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的呼吸数据； 对所述呼吸数据进行置换偏离指数特征提取，并根据所提取的置换偏离指数特征为所述呼吸数据打上标签； 将所述打标签后的呼吸数据输入网络模型进行训练，得到训练好的人机异步分类模型； 通过所述训练好的人机异步分类模型对呼吸机人机异步事件进行分类。

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