子癇前症に対する肺超音波検査における人工知能

標準的な肺 US 検査の合計 8 つの象限が、研究の範囲内で同じ麻酔科医によって子癇前症のすべての妊婦に対して実施され、各半胸部を胸骨傍、前腋窩、後腋窩の垂直線、および水平線の 4 つの領域に分割されました。乳首の下を通ると思われるライン。 得られた画像はデジタル メディアに保存されました。 肺 US 検査は 1 回、平均 5 ～ 10 分で実行されました。 検査ではBラインの有無を調べた。

浮腫性の小葉間中隔・肺胞を表す垂直線状の高エコー残響アーチファクトとして胸膜線の下から後方に伸び、肺の動きに同期して動くBラインが2本以上認められる場合、間質性浮腫と定義した。肺の領域。 B ラインは症例ごとに決定され、数と形態に関して標準形式で報告されました。 B ラインの診断精度は、人工知能をサポートする SmartAlpha Rievi 1300 ソフトウェア プログラムを使用して測定されました。 保存されているすべてのデジタル画像において人工知能支援アルゴリズムによって検証された B ラインは、肺の US で経験を積んだ別の麻酔科医によって盲目的に報告されました。 症例の臨床的特徴、検査パラメータ、および術中の血行動態データを記録し、肺の US データとの関係の観点から評価しました。

私たちは、人工知能ソフトウェアを備えた肺 US の適用により、緊急事態で頻繁に手術を受ける子癇前症の妊婦の診療所を迅速に評価する機会が提供されると予測しています。