Bewertung der Schwierigkeit der Doppel-Lumen-Rohr-Intubation mit fotobasierten künstlichen Intelligenzalgorithmen

Die Komplexität und Schwierigkeit der Intubation mit Doppel -Lumen -Röhrchen erfordert die Verwendung fortschrittlicher Technologien bei der Behandlung dieses Verfahrens. Das Potenzial von fototasierten künstlichen Intelligenzalgorithmen zur Vorhersage und Minimierung der während der Intubation aufgetretenen Schwierigkeiten ist die Hauptmotivation für diese Studie.

Die Nutzung künstlicher Intelligenzalgorithmen im Bereich des Atemwegsmanagements verspricht erhebliche Versprechen, Anästhesisten in Echtzeit zu geben, die Wirksamkeit von Intubationsverfahren zu verbessern und das Auftreten von Komplikationen zu verringern. Insbesondere fotografische KI-Systeme können ein umfassenderes Verständnis der Atemwegsanatomie durch Analyse von Bildern ermöglichen, die vor und während der Intubation aufgenommen wurden, wodurch das Management komplexer Fälle verbessert wird. Ziel dieser Studie ist es, die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit der photobasierten fotothändischen Fälle zu untersuchen. Algorithmen für künstliche Intelligenz bei der Bewertung der Komplexität der Intubation mit einem Doppel -Lumen -Röhrchen. Die Integration der künstlichen Intelligenz in den Intubationsprozess ist beabsichtigt die Patientenergebnisse zu verbessern und einen neuen Benchmark für die Anästhesie -Praxis zu etablieren. Diese Studie zielt darauf ab, die vorhandene Lücke in der Literatur zu beseitigen und innovative Ansätze für die klinische Praxis zu liefern.

Die Einwilligung nach informierter Einwilligung wurde von Patienten eingeholt Es wurden eine Koronararterienerkrankung, chronische Nierenerkrankung, chronisch obstruktive Lungenerkrankung, Asthma, obstruktive Schlafapnoe) erhalten. Thorax- und/oder extrathische Malignitätsgeschichte), Parameter, die als Risikofaktoren für eine schwierige Intubation (Vorgeschichte früherer schwieriger Intubation, Zitronenkriterien (nach außen schauen, bewerten, Mallampathie, Obstruktion, Nackenmobilität), Oberlip -Bite -Test) und Fotografien der Patienten (einschließlich der Kopf- und Halsregion) werden in sechs unterschiedlichen Richtungen und Wegen mit einer professionellen Kamera (aktiv in unserem Krankenhaus) in der präoperativen Periode aufgezeichnet. Während der intraoperativen Phase wird das Cormack-Lehan-Bewertungssystem eingesetzt und der Intubationsprozess mit einem Doppel-Lumen-Rohr zur Erleichterung oder Schwierigkeitsgrad bewertet. Intraoperative Komplikationen im Zusammenhang mit dem Vorgang werden ebenfalls dokumentiert. Die Daten werden dann unter Verwendung von Python 3-Programmiersprache und Open-Source-Bibliotheken verarbeitet, um künstliche Intelligenzalgorithmen zu berechnen. Im Falle unvollständiger Patientendaten werden Datenreputationstechniken eingesetzt, um das Programm für künstliche Intelligenz zu ergänzen.

Die primäre Ergebnisvariable der Studie ist die Rate, mit der der Algorithmus auf photodasierter künstlicher Intelligenz vorhersagt, ob die Intubation mit einem Doppel-Lumen-Röhrchen einfach oder schwierig ist durch fototasierte künstliche Intelligenzalgorithmen und die Vorhersagerate der Intubation mit Doppel-Lumenrohr durch herkömmliche Methoden.