수술 전 기도 유지가 어려운 환자를 식별하기 위한 인공지능 기반 기도 평가 장치(AINFAS) 개발
2026년 2월 8일 업데이트: National University Hospital, Singapore
기도 평가를 위한 인공 지능 기반 3D 얼굴 스캐너(AINFAS)
우리는 새로운 AI를 개발 중이며, 이는 수술이나 응급 처치 전에 의사들이 어려운 기도를 가진 환자를 식별하는 데 도움을 주기 위해 고급 컴퓨터 기술을 사용합니다.
때때로, 사람이 호흡에 도움이 필요할 때, 의사들은 그들의 기도에 튜브를 삽입해야 합니다.
이는 입, 목, 또는 목의 모양 때문에 일부 사람들에게는 어려울 수 있습니다.
우리는 AI가 환자의 얼굴 특징을 살펴서 어려움이 있을지 여부를 예측하기를 바랍니다.
연구 개요
상태
상태
모집하지 않고 적극적으로
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
AINFAS(기도 평가를 위한 인공지능 시스템)은 의료 현장에서 기도 관리에 혁신을 가져올 혁신적인 AI 시스템으로, 저희가 개발 중에 있습니다.
이 고급 인공지능은 환자 특성을 분석하고 호흡 보조가 필요할 수 있는 의료 절차 전에 기도 관리의 잠재적 어려움을 예측하도록 설계되었습니다.
정교한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여, AINFAS는 얼굴 구조와 목 해부학적 특징과 같은 데이터를 처리하여 어려운 기도의 가능성을 평가합니다.
이 비침습적이고 신속한 평가 도구는 수술 전 평가, 응급실, 중환자실, 심지어 병원 전 단계의 의료 환경 등 다양한 의료 환경에 적용 가능성이 있습니다.
잠재적인 기도 문제를 조기에 식별함으로써, AINFAS는 환자 안전을 강화하고 자원 배분을 개선하며, 표준화되고 객관적인 기도 평가 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다.
현재 개발 및 테스트 중인 이 AI 시스템은 의료의 중요한 측면에서 임상 의사 결정과 환자 안전을 강화하기 위한 기술 활용의 중요한 진전을 나타냅니다.
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (실제)
등록
1000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
-
Singapore, 싱가포르, 119074
- National University Hospital Singapore
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
싱가포르 국립대학병원에서 수술을 받는 환자만 대상으로 합니다.
설명
포함 기준:
- 기관 내 삽관 또는 후두상기도가 필요한 전신 마취 하 수술을 받는 환자
- 21-100세
제외 기준:
- 21세 미만
- 이전 수술로 얼굴 외관이 변형된 환자
- 기관절개술을 받은 환자
- 구인두 병리를 가진 환자
- 방사선 치료 또는 화학 요법 후 비인두암 환자
- 임신한 여성 <li의사가 후두경 또는 후두상기도를 사용하지 않은 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
그룹/코호트 수
1
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
|
전신 마취 수술
|
표준화된 프로토콜에 따라 태블릿 장치를 사용하여 관련 얼굴 및 목 특징을 포착하기 위해 사진을 찍는 참가자들.
이 사진들은 소프트웨어를 사용하여 분석되어, 어려운 기도에 대한 잠재적 지표를 평가합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
AINFAS가 예측한 어려운 기도의 정확도
기간: 평가는 수술 전 AI 분석 시점부터 기관 내 삽관 절차 완료까지, 일반적으로 48시간 이내에 이루어집니다.
|
AI 시스템이 어려운 기도를 감지하는 전반적인 능력에 기여하는 주요 예측 매개변수를 식별하고 특성화하기 위해
|
평가는 수술 전 AI 분석 시점부터 기관 내 삽관 절차 완료까지, 일반적으로 48시간 이내에 이루어집니다.
|
2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
난기도 관리의 새로운 예측 인자 규명
기간: 데이터 분석은 모든 참가자 절차가 완료된 후, 일반적으로 마지막 참가자 평가 후 2년 이내에 수행됩니다.
|
AI 시스템이 어려운 기도를 판단할 가능성을 결정하는 전반적인 능력에 기여하는 새로운 예측 매개변수를 식별하고 특성화하기 위해
|
데이터 분석은 모든 참가자 절차가 완료된 후, 일반적으로 마지막 참가자 평가 후 2년 이내에 수행됩니다.
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Will Ne-Hooi Loh, National University Hospital, Singapore
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2022년 5월 17일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2025년 1월 24일
연구 완료 (추정된)
연구 완료
2026년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2025년 12월 21일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 2월 8일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2026년 2월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2026년 2월 13일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 2월 8일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 2021/00908
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .