Evaluación de la dificultad de intubación de tubo de doble luz con algoritmos de inteligencia artificial basados ​​en fotografías

La complejidad y la dificultad de la intubación con tubos de doble luz requiere el uso de tecnologías avanzadas en el manejo de este procedimiento. El potencial de los algoritmos de inteligencia artificial basados ​​en fotos para predecir y minimizar las dificultades encontradas durante la intubación es la principal motivación para este estudio.

La utilización de los algoritmos de inteligencia artificial dentro del dominio del manejo de las vías respiratorias tiene una promesa considerable para proporcionar retroalimentación en tiempo real a los anestesiólogos, mejorar la eficacia de los procedimientos de intubación y reducir la aparición de complicaciones. Específicamente, los sistemas de IA basados ​​en fotografías pueden facilitar una comprensión más completa de la anatomía de las vías respiratorias mediante el análisis de imágenes capturadas antes y durante la intubación, mejorando así el manejo de casos complejos. El objetivo de este estudio es examinar la eficacia y la confiabilidad de Algoritmos de inteligencia artificial en la evaluación de la complejidad de la intubación con un tubo de doble luz. La integración de la inteligencia artificial en el proceso de intubación está previsto Para mejorar los resultados del paciente y establecer un nuevo punto de referencia para la práctica de anestesia. Este estudio tiene como objetivo abordar la brecha existente en la literatura y proporcionar enfoques innovadores para la práctica clínica.

El consentimiento informado se obtuvo de pacientes sometidos a operaciones de cirugía torácica y datos demográficos (edad, altura, peso corporal, índice de masa corporal, género), puntaje de la Sociedad Americana de Anestesiólogos (ASA), tipo de operación y enfermedades comórbidas (Diabetes mellitus, hipertensión, hipertensión , Enfermedad de la arteria coronaria, enfermedad renal crónica, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, asma, apnea obstructiva del sueño). Historia de malignidad oracica torácica y/o extrath), parámetros considerados como factores de riesgo para una intubación difícil (antecedentes de intubación difícil previa, criterios de limón (mira externamente, evalúa, malamampatía, obstrucción, movilidad en el cuello), prueba de mordedura de labio superior) y fotografías de los Los pacientes (incluida la región de la cabeza y el cuello) se registrarán en seis direcciones y formas diferentes con una cámara profesional (utilizada activamente en nuestro hospital) en el período preoperatorio. Durante la fase intraoperatoria, se empleará el sistema de puntuación Cormack-Lehane, y el proceso de intubación con un tubo de doble luz se evaluará para facilitar la facilidad o la dificultad. También se documentarán las complicaciones intraoperatorias relacionadas con la operación. Los datos se procesarán utilizando el lenguaje de programación de Python 3 y las bibliotecas de código abierto para calcular los algoritmos de inteligencia artificial. En caso de datos de pacientes incompletos, se emplearán técnicas de imputación de datos para complementar el programa de inteligencia artificial.

La variable de resultado primaria del estudio es la velocidad a la que el algoritmo de inteligencia artificial basado en fotos predice si la intubación con un tubo de luz doble es fácil o difícil. La variable de resultado secundaria es la comparación de la tasa de predicción de la intubación con tubo de luz doble por algoritmos de inteligencia artificial basados ​​en fotos y la tasa de predicción de la intubación con tubo de luz doble mediante métodos convencionales.