エンドツーエンド困難気道経路計画アルゴリズム（EAP-LC）の検証

喉頭がん患者は、気道狭窄や解剖学的変形の程度がさまざまであり、気道管理が特に困難となることが多い。 覚醒下可視気管支鏡下挿管法は、この集団における気道安全性を確保するために広く受け入れられている重要な戦略である。 現在、挿管経路の選択は、主に術前CT画像の視覚的評価と麻酔科医の臨床経験に依存しており、気道経路計画のための客観的かつ定量化可能なツールが不足している。

我々の研究グループは、喉頭がん患者向けのエンドツーエンド気道経路計画アルゴリズム（EAP-LC）を開発した。これは、術前咽頭・上気道CT画像に基づいて、予測される経鼻または経口挿管経路を自動生成することができる。 後方視的CTデータに基づく予備的なシミュレーション分析では、このアルゴリズムが気道狭窄を識別し、臨床的に実行可能な挿管経路に近い軌道を生成できることが示された（予備データ、査読中）。 しかし、これまでに、アルゴリズムが予測した経路と覚醒下可視気管支鏡下挿管中に得られた実際の挿管軌道を直接比較した研究はない。 したがって、EAP-LCアルゴリズムの空間的一致および臨床的実行可能性を評価するためには、前向き臨床検証研究が必要である。

本研究は、通常の臨床治療や麻酔管理を変更することなく、術前CT画像から予測された挿管経路と、覚醒下可視気管支鏡下挿管中に記録された実際の軌道を比較することにより、EAP-LCアルゴリズムの臨床的精度、安全性、および実行可能性を評価することを目的とする。 本研究の結果は、喉頭がん患者の気道管理において、より正確で客観的な意思決定支援ツールを提供することが期待される。