声門上気道麻酔における呼吸モニタリング

この前向き観察研究は、声門上気道確保を伴う静脈麻酔中におけるAI強化連続呼吸音モニタリングの実現可能性と臨床的有用性を評価します。 麻酔を必要とする外科手術の増加に伴い、連続呼吸モニタリングは不可欠となっています。 標準的なモニターは麻酔深度、呼気終末CO₂、酸素飽和度、呼吸数を追跡しますが、リアルタイム呼吸音分析は追加的な臨床的価値を提供します。 本研究は、Airmod電子聴診器を用いた連続呼吸音モニタリングが、低酸素血症が発生する前に呼吸抑制や気道閉塞を検出できるかどうかを検証し、声門上気道麻酔の安全性向上を目指します。 プロトコルは、声門上気道麻酔下で選択的乳房手術を受ける60名の患者を対象とします（適格基準：年齢≥18歳、BMI<35；除外基準：緊急症例、予測される困難気道、年齢<18歳、BMI>35）。 手術中、電子聴診器パッチが連続呼吸音記録を提供し、スペクトルデータに変換されて人工知能により分析されます。一方、標準的な麻酔モニタリングには血圧、心拍数、ビススペクトル指数（BIS）、SpO₂、EtCO₂が含まれます。 研究者は、気道位置調整、酸素流量調整、換気パラメータ変更、酸素飽和度低下エピソード、聴診により検出された異常を含む特定の術中イベントを記録します。 麻酔記録、手術記録、回復記録は、電子医療記録と統合されたExcel形式でまとめられ、SigmaPlotソフトウェアを用いた統計分析が行われます。 本研究は、2025年2月に販売承認されたAirmod電子聴診器を基盤とし、デバイス固有の呼吸モニタリングプロトコルを確立するとともに、非挿管麻酔手技中の患者安全性向上を目指します。