Automatizované hodnocení obtížných dýchacích cest pomocí technik rozpoznávání obličeje (PeScho)

Jakákoli tracheální intubace vyžaduje předoperační screening a posouzení za účelem získání základní anamnézy pacienta, optimalizace stavu pacienta v případě jakéhokoli souběžného onemocnění před operací a výběru nejlepší metody anestezie pro den operace . Cílem tohoto hodnocení je identifikovat potenciální anestetické obtíže, jako jsou prediktory obtížných dýchacích cest, které i dnes představují první příčinu soudních sporů v uzavřených studiích s anestezií.

V prvním kroku postupu předoperačního hodnocení bude pacient analyzován softwarem. Pacient bude automaticky proveden 10minutovou sérií testů a software bude v reálném čase analyzovat jeho/její morfologické a dynamické vlastnosti za účelem klasifikace pacienta do jedné z 5 kategorií popsaných v další části. Podrobnosti týkající se obtížné ventilace a intubace (statické a dynamické), jako je kvantifikace přesné vzdálenosti mezi řezáky (otevření úst), viditelnost a detekce anatomických orientačních bodů v otevřených ústech (jazylky, pilíře, mandle, jazyk, zadní hltan), tyreo-mentální vzdálenost, obvod krku, pohyblivost krku s maximálním předním a zadním pohybem. Analýzu provede:

• automatický výpočet těchto relevantních měření pomocí robustních algoritmů počítačového vidění schopných detekovat, popsat a sledovat obličej a krk s vysokou přesností a odolností vůči extrémním pozicím (rotace doleva a doprava a pohyb obličeje nahoru a dolů)
• vývoj výkonných technik zpracování obrazu pro popis a výpočet intraorálních struktur. Tyto dvě sady opatření budou poté spojeny do přístupu strojového učení schopného klasifikovat pacienta. Výsledky analýzy a všechna zaznamenaná videa každého jednotlivého testu budou uložena v centrální databázi a lékař k nim v reálném čase přistupuje, aby mohl pokračovat v předoperačním poradenství.

Pacient pak podstoupí plánovanou operaci v původně plánovanou dobu a bude za tím účelem zaintubován. Správné zaznamenávání stupně intubace na operačním sále bude zdokumentováno a zavedeno do databáze hodnocení. Tímto způsobem se bude databáze vyvíjet s hodnocením a konečným skóre pooperační intubace, aby se zlepšila automatická předvídatelnost algoritmu strojového učení.