Validering av helautomatisert algoritme for planlegging av vanskelig luftvei-prosedyre (EAP-LC)

Pasienter med strupehodekreft presenterer ofte med varierende grader av luftveissnevring eller anatomisk deformasjon, noe som gjør luftveishåndtering spesielt utfordrende. Våken fleksibel bronkoskopisk intubasjon er en bredt akseptert og viktig strategi for å sikre luftveissikkerhet i denne populasjonen. For tiden er valget av intubasjonsvei hovedsakelig basert på visuell vurdering av preoperative datortomografi (CT)-bilder og anestesilegers kliniske erfaring, og mangler objektive og kvantifiserbare verktøy for luftveiveiplanlegging.

Vår forskningsgruppe har utviklet en ende-til-ende luftveiveiplanleggingsalgoritme for pasienter med strupehodekreft (EAP-LC), som automatisk kan generere predikerte nasale eller orale intubasjonsveier basert på preoperative faryngeal- og øvre luftvei CT-bilder. Foreløpige simuleringsanalyser basert på retrospektive CT-data viste at algoritmen er i stand til å identifisere luftveissnevring og generere baner som er nær klinisk gjennomførbare intubasjonsveier (foreløpige data, under vurdering). Imidlertid har ingen studie til dags dato direkte sammenlignet algoritmepredikerte veier med faktiske intubasjonsbaner oppnådd under våken fleksibel bronkoskopisk intubasjon. Derfor kreves en prospektiv klinisk valideringsstudie for å evaluere den romlige konsistensen og kliniske gjennomførbarheten til EAP-LC-algoritmen.

Uten å endre rutinemessig klinisk behandling eller anestesihåndtering, har denne studien som mål å evaluere den kliniske nøyaktigheten, sikkerheten og gjennomførbarheten til EAP-LC-algoritmen ved å sammenligne intubasjonsveiene predikert fra preoperative CT-bilder med de virkelige banene registrert under våken fleksibel bronkoskopisk intubasjon. Resultatene fra denne studien forventes å gi et mer presist og objektivt beslutningsstøtteverktøy for luftveishåndtering hos pasienter med strupehodekreft.