顔認識技術による困難な気道評価の自動化 (PeScho)

気管挿管では、患者の重要な病歴を取得し、手術前に併存疾患がある場合に患者の状態を最適化し、手術当日に最適な麻酔方法を選択するために、術前スクリーニングと評価が必要です。 。 この評価の目的は、気道確保困難の予測因子など、潜在的な麻酔困難を特定することですが、これは今日でも麻酔関連の非公開請求研究における訴訟の最初の原因となっています。

術前評価手順の最初のステップでは、ソフトウェアによって患者が分析されます。 患者は 10 分間の一連の検査を自動的に案内され、ソフトウェアは患者の形態学的および動的特徴をリアルタイムで分析して、次のセクションで説明する 5 つのカテゴリのいずれかに患者を分類します。 正確な切歯間の距離（開口部）の定量化、開いた口内の解剖学的ランドマーク（口蓋垂、口蓋柱、扁桃腺、舌、咽頭後部）の可視性と検出など、困難な換気および挿管（静的および動的）に関連する詳細。甲状腺と靱帯の距離、首の周囲、最大の前後運動による首の可動性。 分析は以下によって実行されます。

• 高レベルの精度と極端なポーズ（顔の左右の回転と上下の動き）に対する堅牢性で顔と首を検出、記述、追跡できる堅牢なコンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、これらの関連する測定値を自動的に計算します。
• 口腔内の構造を記述および計算するための強力な画像処理技術を開発しています。 次に、2 セットの測定値を組み合わせて、患者を分類できる機械学習アプローチを作成します。 分析結果とすべての検査のすべての録画ビデオは中央データベースに保存され、医師は術前コンサルティングを継続するためにリアルタイムでアクセスできます。

その後、患者は当初の予定時刻に計画された手術を受け、その目的のために挿管されます。 手術室での挿管のグレードの適切な記録は文書化され、評価データベースに導入されます。 これにより、データベースは評価と最終的な術後挿管スコアに応じて進化し、機械学習アルゴリズムの自動予測可能性が向上します。