Evaluación y análisis respiratorios basados ​​en imágenes antes de la anestesia

La evaluación respiratoria bajo anestesia es una cuestión importante para que los anestesiólogos evalúen el estado respiratorio y el manejo de las vías respiratorias de los pacientes antes de la cirugía. La Sociedad Estadounidense de Anestesiólogos (ASA) actualizó sus pautas en 2022, enfatizando la importancia de una evaluación respiratoria integral en las pautas.

En la literatura anterior se han propuesto para discusión varios factores de riesgo y, correspondientes a estos factores de riesgo, actualmente no existe ningún factor único que pueda predecir completamente la intubación difícil. Las investigaciones existentes sobre los factores de intubación difíciles se centran principalmente en poblaciones de alto riesgo, incluidos pacientes con obesidad mórbida, donde se han identificado diferencias significativas pero no se han desarrollado en modelos predictivos.

Con el rápido desarrollo de las tecnologías relacionadas con la IA en los últimos años, se han propuesto numerosos marcos de IA relacionados con imágenes. En los últimos años, se ha intentado combinar varios factores de riesgo clínico utilizando métodos de aprendizaje automático para crear modelos de predicción automatizados para intubaciones difíciles. Sin embargo, su eficacia no ha cumplido las expectativas, lo que refleja el importante problema clínico de dificultad en la predicción que sigue sin resolverse.

Este estudio es un estudio observacional destinado a analizar y establecer datos de imágenes de pacientes, refinar varias técnicas de ingeniería de datos y optimizar los marcos de modelos de predicción existentes para mejorar su valor médico. Además, el objetivo de este proyecto será establecer más modelos de predicción para mejorar los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas existentes.