- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT02022397
Valutazione automatizzata delle vie aeree difficili con tecniche di riconoscimento facciale (PeScho)
Valutazione automatica di ventilazione e intubazione difficili dall'analisi automatica del volto e dall'intelligenza artificiale
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
Qualsiasi intubazione tracheale richiede uno screening e una valutazione preoperatoria al fine di ottenere la storia medica essenziale del paziente, ottimizzare le condizioni del paziente in caso di qualsiasi malattia coesistente prima dell'operazione e selezionare il miglior metodo di anestesia per il giorno dell'intervento . Lo scopo di questa valutazione è quello di identificare potenziali difficoltà anestesiologiche, quali predittori di vie aeree difficili, che ancora oggi rappresentano la prima causa di contenzioso negli studi di richiesta chiusa relativi all'anestesia.
Nella prima fase della procedura di valutazione preoperatoria, il paziente verrà analizzato dal software. Il paziente verrà guidato automaticamente attraverso una serie di test di 10 minuti e il software analizzerà in tempo reale le sue caratteristiche morfologiche e dinamiche per classificare il paziente in una delle 5 categorie descritte nella Sezione successiva. Dettagli relativi a ventilazione e intubazione difficili (statiche e dinamiche), come la quantificazione dell'esatta distanza interincisiva (apertura della bocca), la visibilità e il rilevamento dei punti di repere anatomici nella bocca aperta (ugole, pilastri, tonsille, lingua, faringe posteriore), distanza tireo-mentale, circonferenza del collo, mobilità del collo con massimo movimento anteriore e posteriore. L'analisi sarà effettuata da:
- calcolando automaticamente queste misure rilevanti utilizzando robusti algoritmi di visione artificiale in grado di rilevare, descrivere e tracciare il viso e il collo con un alto livello di precisione e robustezza per pose estreme (rotazione sinistra e destra e movimento su e giù del viso)
- sviluppare potenti tecniche di elaborazione delle immagini per descrivere e calcolare le strutture intraorali. I due set di misure saranno poi combinati in un approccio di apprendimento automatico in grado di classificare il paziente. I risultati delle analisi così come tutti i video registrati di ogni singolo test verranno archiviati su un database centrale e consultabili in tempo reale dal medico per proseguire la consulenza preoperatoria.
Il paziente verrà quindi sottoposto all'intervento chirurgico pianificato all'orario inizialmente previsto e verrà intubato a tale scopo. La corretta registrazione del grado di intubazione in sala operatoria sarà documentata e inserita nel database di valutazione. In questo modo, il database si evolverà con la valutazione e il punteggio finale dell'intubazione post-operatoria in modo da migliorare la prevedibilità automatica dell'algoritmo di apprendimento automatico.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Patrick Schoettker, Assoc Prof
- Numero di telefono: +41795561043
- Email: patrick.schoettker@chuv.ch
Luoghi di studio
-
-
VD
-
Lausanne, VD, Svizzera, 1011
- Reclutamento
- Dpt of Anesthesiology, University of Lausanne CHUV
-
Contatto:
- Patrick Schoettker, Assoc Prof
- Numero di telefono: +41795561043
- Email: patrick.schoettker@chuv.ch
-
Investigatore principale:
- Patrick Schoettker, Assoc Prof
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- paziente adulto (15 anni)
- pazienti che necessitano di intubazione endotracheale per anestesia generale
Criteri di esclusione:
-rifiuto del paziente
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
|---|
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intubazione difficile
popolazione generale che necessita di intubazione tracheale per anestesia generale
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Classificazione computerizzata delle intubazioni difficili
Lasso di tempo: 1 giorno
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classificazione automatica dall'intelligenza artificiale in 3 classi di difficoltà di intubazione
|
1 giorno
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Patrick Schoettker, Assoc Prof, University of Lausanne Hospitals
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Stimato)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
- 183/09
- CTI (Altro numero di sovvenzione/finanziamento: Swiss Commission Technology and Innovation 12636.1)
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