A dupla lumencső-intubációs nehézségek értékelése fotó-alapú mesterséges intelligencia algoritmusokkal

A kettős lumencsövekkel történő intubálás bonyolultsága és nehézsége szükséges fejlett technológiák alkalmazását az eljárás kezelésében. Ennek a tanulmánynak a fő motivációja a fotóalapú mesterséges intelligencia algoritmusok az intubálás során felmerült nehézségek előrejelzésére és minimalizálására.

A mesterséges intelligencia algoritmusok felhasználása a légúti menedzsment területén jelentős ígéretet ad az aneszteziológusok valós idejű visszajelzéseinek nyújtásában, az intubációs eljárások hatékonyságának javításában és a szövődmények előfordulásának csökkentésével. Pontosabban, a fotóalapú AI rendszerek megkönnyíthetik a légutak anatómiájának átfogóbb megértését az intubálás előtt és alatt rögzített képek elemzésével, ezáltal javítva a komplex esetek kezelését. A tanulmány célja a fotó-alapú fotó-alapú hatékonyság és megbízhatóság vizsgálata. Mesterséges intelligencia algoritmusok az intubálás bonyolultságának dupla lumencsővel történő értékeléséhez. A betegek kimenetele és létrehoz egy új referenciaértéket az érzéstelenítés gyakorlatához. A tanulmány célja az irodalom meglévő hiányának kezelése és innovatív megközelítések biztosítása a klinikai gyakorlatban.

A mellkasi műtéti műveleteken átesett betegektől (életkor, magasság, testtömeg, testtömeg -index, nemek), az Amerikai Aneszteziológusok Társaság (ASA) pontszáma, a működési típus és a komorbid betegségek (Diabetes Mellitus, Hipertonia, Hipertonia, Hipertonia, Hipertonia, Hipertonia, hipertóniás betegek (életkor, magasság, testtömeg, testtömeg -index, nemek) (nemi), a demográfiai adatok (életkor, magasság, testtömeg, testtömeg -index, nemek) , koszorúér -betegséget, krónikus vesebetegséget, krónikus obstruktív tüdőbetegséget, asztmát, obstruktív alvási apnoát). Mellkasi és/vagy extrate orracikus malignitási előzmények), a paraméterek a nehéz intubálás kockázati tényezőinek tekintik (a korábbi nehéz intubálás története, citromkritériumok (nézzen kívülről, értékelés, mallamphia, obstrukció, obstrukció), felső ajakharapás -teszt) és a fényképek a fényképeire) és fényképei a fényképeire) és a fényképei a fényképeire) és a fényképei a fényképeire) és a fényképek a fényképeire) A betegeket (beleértve a fej- és nyaki régiót) hat különböző irányban és módon rögzítik egy profi kamerával (a kórházunkban aktívan használják) a műtét előtti időszakban. Az intraoperatív szakaszban a Cormack-Lehane pontozási rendszert alkalmazzák, és a kettős lumen csővel rendelkező intubálási folyamatot könnyű vagy nehézség érdekében értékelik. A művelethez kapcsolódó intraoperatív szövődményeket szintén dokumentálják. Az adatokat a Python 3 programozási nyelv és a nyílt forráskódú könyvtárak felhasználásával dolgozják fel a mesterséges intelligencia algoritmusok kiszámításához. A nem teljes betegadatok esetén az adat -imputációs technikákat alkalmazzák a mesterséges intelligencia program kiegészítésére.

A tanulmány elsődleges eredményváltozója az a sebesség, amellyel a fotóalapú mesterséges intelligencia algoritmus megjósolja, hogy a kettős lumencsővel történő intubálás egyszerű vagy nehéz-e. fotóalapú mesterséges intelligencia algoritmusokkal és az intubálás előrejelzésének sebességével kettős lumencsővel hagyományos módszerekkel.