PrediSuisse: 어려운 기도에 대한 자동 평가 (PrediSuisse)
2026년 3월 24일 업데이트: Patrick Schoettker, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois
PrediSuisse: 안면 인식 기술과 신경망의 도움으로 3개의 영상후두경을 사용하여 어려운 기도에 대한 자동 평가
"PrediSuisse" 연구 프로젝트에서 연구자들은 삽관 어려움을 예측하기 위해 자동으로 수집된 특징, 얼굴 특징 및 움직임 범위를 식별할 수 있는 신뢰할 수 있고 재현 가능하며 휴대성이 뛰어나고 방사선이 없는 자동화 소프트웨어를 만드는 것을 목표로 합니다.
이 소프트웨어는 예상되는 기관내 삽관 난이도에 해당하는 서로 다른 유형의 블레이드를 사용하여 시중에서 판매되는 세 가지 비디오후두경에 맞춰 난이도 삽관 점수를 생성하는 동시에 마취과 의사에게 기도 관리와 관련하여 개별 환자의 위험을 평가할 수 있는 신뢰할 수 있고 비주관적인 도구를 제공합니다.
연구 개요
상세 설명
스위스의 다기관 연구 프로젝트 "PrediSuisse"는 수술 전 900명의 환자로 구성된 훈련 세트에서 얼굴/프로필 사진 및 시퀀스를 획득하여 시중에서 판매되는 비디오 후두경(VL) 세 대를 사용하여 삽관 및 기도 관리의 어려움을 자동으로 예측하고 분류하는 것을 목표로 합니다. 마취상담.
최근 개발된 기계 학습(ML), 인공 지능(AI) 및 컨볼루셔널 신경망(CNN) 기술의 도움으로 각 환자에 대해 특별히 개발된 소프트웨어가 훈련되어 예측된 기도 관리 어려움 지수를 제공하게 됩니다.
이는 세 명의 전문가가 훈련 세트 환자의 삽관 기록을 검토하여 결정한 사진/시퀀스와 삽관의 실제 난이도 수준을 연관시켜 수행됩니다.
그런 다음 이 소프트웨어는 예측 성능을 검증하기 위해 900명의 다른 환자 세트에 대해 일상적으로 사용됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
1800
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Patrick Schoettker, PhD
- 전화번호: +41213142007
- 이메일: patrick.schoettker@chuv.ch
연구 장소
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Lausanne, 스위스, 1011
- 모병
- University Hospital Lausanne CHUV
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연락하다:
- Patrick Schoettker, PhD
- 전화번호: +41213142007
- 이메일: patrick.schoettker@chuv.ch
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
제네바 로잔 대학 병원과 루가노 심장센터에서 기관 삽관이 필요한 선택적 전신 마취를 위해 마취 전 상담을 받는 성인 환자(18세 이상)
설명
포함 기준:
- 마취 전 진료를 받은 성인 환자(18세 이상)는 기관 삽관이 필요한 선택적 전신 마취에 대해 상담합니다.
- 사전 동의에 서명했습니다.
제외 기준:
- 프랑스어(제네바 및 로잔) 또는 이탈리아어(루가노)를 사용하지 않는 환자.
- 이전에 해부학적 변형(ENT 플랩, 기관 절개술)으로 기도 수술을 받은 환자.
- 절차를 따르지 못하거나 동의를 할 수 없는 환자도 제외됩니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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씨맥
C-Mac 비디오후두경을 사용하여 삽관 수행
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기존 비디오후두경 3개 중 하나를 사용한 기관 삽관
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맥그라스
MacGrath 비디오후두경을 이용한 삽관
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기존 비디오후두경 3개 중 하나를 사용한 기관 삽관
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에어트랙
Airtraq 비디오후두경을 이용한 삽관
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기존 비디오후두경 3개 중 하나를 사용한 기관 삽관
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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소프트웨어 제작
기간: 18개월
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주요 결과는 삽관 어려움을 예측하기 위해 목과 흉선 거리를 이동하는 동안 얼굴 특성, 입 벌림, 운동 범위와 같은 자동으로 수집된 특징을 식별할 수 있는 신뢰할 수 있고 재현 가능하며 휴대성이 뛰어나고 방사선이 없는 자동화 소프트웨어를 만드는 것입니다. 어려운 삽관 점수의 식별은 기도 전문가 3명이 독립적으로 관리한 점수와 비교됩니다. |
18개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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팀 커뮤니케이션
기간: 18개월
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두 번째 결과는 전용 설문지를 사용하여 수술실(OR)에 있는 화면에 직접 영상후두경을 통해 획득한 삽관의 스트리밍 이미지가 수술실 내 의료 전문가 간의 의사소통에 미치는 영향을 평가하는 것입니다.
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18개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Patrick Schoettker, PhD, Centre hospitalier universitaire vaudois
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)
2025년 1월 1일
기본 완료 (추정된)
2026년 11월 15일
연구 완료 (추정된)
2027년 1월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 6월 4일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 6월 9일
처음 게시됨 (실제)
2024년 6월 11일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 3월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 24일
마지막으로 확인됨
2026년 3월 1일
추가 정보
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