Predicción de la profundidad del tubo endotraqueal mediante el uso de redes neuronales convolucionales profundas

Este fue un estudio retrospectivo, aprobado por el IRB, que utilizó imágenes de radiografías de tórax obtenidas del Picture Archive and Communication System (PACS) en el Chang Gung Memorial Hospital, sucursal de Linkou, Taiwán.

Para este estudio se obtuvo un total de 595 radiografías de tórax de pacientes no identificados. Los criterios de inclusión para este estudio son pacientes de 18 años o más que fueron intubados orotraquealmente entre noviembre de 2019 y octubre de 2020 y se les tomaron radiografías de tórax antes e inmediatamente después de la intubación (<24 horas). Se obtuvieron radiografías de tórax tanto antes como después de la intubación de un mismo paciente. También se registraron datos clínicos que incluyen edad, sexo, altura corporal, peso corporal, profundidad de fijación del TET. Todas las distancias de la punta del TET a la carina fueron medidas manualmente por un mismo anestesiólogo a partir de películas posteriores a la intubación y documentadas. La longitud del labio a la carina de cada paciente puede calcularse sumando la profundidad de fijación del TET y la distancia de la punta del TET a la carina.

Se recopilan radiografías de tórax previas a la intubación (n = 595) junto con datos clínicos que incluyen edad, sexo, altura corporal, peso corporal y longitud medida del labio a la carina para la construcción del modelo. Para este estudio, 476/595 (80 %) de ellos se usaron para entrenamiento y 119/595 (20 %) para validación seleccionados al azar por modelo de IA. En el proceso de entrenamiento, las imágenes y los datos clínicos relacionados, junto con la longitud medida del labio a la carina, se introducen y se utilizan para ajustar el modelo de IA. Luego, en el proceso de validación, los investigadores evalúan la precisión del modelo y la eficacia de predecir la longitud del labio a la carina con imágenes y datos clínicos de esos casos imprevistos.