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Zur Entwicklung eines KI-fähigen Geräts zur Atemwegsbeurteilung (AINFAS), um Patienten mit schwierigem Atemweg präoperativ zu identifizieren.

8. Februar 2026 aktualisiert von: National University Hospital, Singapore

Künstliche Intelligenz-gestützter 3D-Gesichtsscanner zur Atemwegsbeurteilung (AINFAS)

Wir entwickeln eine neue KI, die fortschrittliche Computertechnologie nutzt, um Ärzten dabei zu helfen, Patienten mit möglicherweise schwierigen Atemwegen vor Operationen oder Notfallmaßnahmen zu identifizieren. Manchmal, wenn eine Person Hilfe beim Atmen benötigt, müssen Ärzte einen Schlauch in ihre Atemwege einführen. Dies kann für manche Menschen aufgrund der Form ihres Mundes, Rachens oder Halses eine Herausforderung darstellen. Wir hoffen, dass die KI die Gesichtsmerkmale eines Patienten analysiert, um vorherzusagen, ob Schwierigkeiten auftreten könnten.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

AINFAS (Artificial Intelligence-enabled system for airway assessment) ist ein innovatives KI-System, das wir entwickeln, um das Atemwegsmanagement im Gesundheitswesen zu revolutionieren. Diese fortschrittliche künstliche Intelligenz ist darauf ausgelegt, Patientenmerkmale zu analysieren und potenzielle Schwierigkeiten im Atemwegsmanagement vor jedem medizinischen Eingriff zu prognostizieren, der möglicherweise Atemunterstützung erfordert. Mithilfe ausgeklügelter maschineller Lernalgorithmen verarbeitet AINFAS Daten wie Gesichtsstruktur und Halsanatomie, um die Wahrscheinlichkeit einer schwierigen Atemwegssituation einzuschätzen. Dieses nicht-invasive, schnelle Bewertungstool hat potenzielle Anwendungen in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen, einschließlich präoperativer Untersuchungen, Notaufnahmen, Intensivstationen und sogar in der prähospitalen Versorgung. Durch die frühzeitige Identifizierung potenzieller Atemwegsschwierigkeiten zielt AINFAS darauf ab, die Patientensicherheit zu erhöhen, die Ressourcenzuteilung zu verbessern und eine standardisierte, objektive Methode zur Atemwegsbeurteilung bereitzustellen. Derzeit in Entwicklung und Erprobung, repräsentiert dieses KI-System einen bedeutenden Schritt nach vorn bei der Nutzung von Technologie zur Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung und Patientensicherheit in kritischen Aspekten der medizinischen Versorgung.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

1000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Singapur
      • Singapore, Singapur, 119074
        • National University Hospital Singapore

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten, die sich im National University Hospital Singapore einer Operation unterziehen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Unterzieht sich einer Operation unter Vollnarkose, die eine endotracheale Intubation oder supraglottische Atemwegssicherung erfordert
  • 21-100 Jahre alt

Ausschlusskriterien:

  • Alter unter 21 Jahren
  • Patienten mit vorheriger Operation mit veränderter Gesichtserscheinung
  • Patienten mit Tracheostoma
  • Patienten mit jeglicher oropharyngealer Pathologie
  • Patienten mit Nasopharynxkarzinom nach Strahlen- oder Chemotherapie
  • Schwangere Frauen
  • Patienten, deren Ärzte kein Laryngoskop oder supraglottisches Atemwegshilfsmittel verwendeten

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Allgemeinanästhesie-Operation
Sonstiges: KI-gestützte präoperative Atemwegsrisikobewertung
Teilnehmer, deren Foto mit einem Tablet-Gerät nach einem standardisierten Protokoll aufgenommen wird, um relevante Gesichts- und Halsmerkmale zu erfassen. Diese Fotos werden anschließend mit einer Software analysiert, die die Bilder auf potenzielle Hinweise auf eine schwierige Atemwegssituation überprüft.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit von AINFAS bei der Vorhersage schwieriger Atemwege
Zeitfenster: Die Bewertung erfolgt von der Zeit der präoperativen KI-Analyse bis zum Abschluss des Intubationsverfahrens, in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
Um die wichtigsten prädiktiven Parameter zu identifizieren und zu charakterisieren, die zur Gesamtfähigkeit des KI-Systems beitragen, schwierige Atemwege zu erkennen.
Die Bewertung erfolgt von der Zeit der präoperativen KI-Analyse bis zum Abschluss des Intubationsverfahrens, in der Regel innerhalb von 48 Stunden.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Identifizierung neuer Prädiktoren für schwierige Atemwege
Zeitfenster: Die Datenanalyse wird nach Abschluss aller Teilnehmerverfahren durchgeführt, in der Regel innerhalb von 2 Jahren nach der letzten Bewertung des Teilnehmers.
Um neue prädiktive Parameter zu identifizieren und zu charakterisieren, die zur Gesamtfähigkeit des KI-Systems beitragen, die Wahrscheinlichkeit einer schwierigen Atemwegssituation zu bestimmen.
Die Datenanalyse wird nach Abschluss aller Teilnehmerverfahren durchgeführt, in der Regel innerhalb von 2 Jahren nach der letzten Bewertung des Teilnehmers.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

National University Hospital, Singapore

Mitarbeiter

National University of Singapore

Ermittler

  • Hauptermittler: Will Ne-Hooi Loh, National University Hospital, Singapore

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

17. Mai 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

24. Januar 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

13. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

13. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2021/00908

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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