Avaliação da dificuldade de intubação do tubo de lúmen duplo com algoritmos de inteligência artificial baseados em fotos

A complexidade e a dificuldade da intubação com tubos duplos de lúmen requer o uso de tecnologias avançadas no gerenciamento deste procedimento. O potencial de algoritmos de inteligência artificial baseados em fotos para prever e minimizar as dificuldades encontradas durante a intubação é a principal motivação para este estudo.

A utilização de algoritmos de inteligência artificial no domínio do gerenciamento das vias aéreas tem uma promessa considerável de fornecer feedback em tempo real aos anestesiologistas, melhorando a eficácia dos procedimentos de intubação e reduzindo a ocorrência de complicações. Especificamente, os sistemas de IA baseados em fotos podem facilitar uma compreensão mais abrangente da anatomia das vias aéreas, analisando imagens capturadas antes e durante a intubação, aumentando assim o gerenciamento de casos complexos. O objetivo deste estudo é examinar a eficácia e a confiabilidade da foto baseada em fotografia Algoritmos de inteligência artificial na avaliação da complexidade da intubação com um tubo de lúmen duplo. A integração da inteligência artificial no processo de intubação é destinada Aumentar os resultados dos pacientes e estabelecer uma nova referência para a prática de anestesia. Este estudo tem como objetivo abordar a lacuna existente na literatura e fornecer abordagens inovadoras à prática clínica.

O consentimento informado foi obtido de pacientes submetidos a operações de cirurgia torácica e dados demográficos (idade, altura, peso corporal, índice de massa corporal, gênero), Sociedade Americana de Anestesiologistas (ASA), tipo de operação e doenças comórbidas (diabetes mellitus, hipertensão , doença arterial coronariana, doença renal crônica, doença pulmonar obstrutiva crônica, asma, apneia obstrutiva do sono). Histórico de malignidade torácica e/ou extrata orácica), parâmetros considerados fatores de risco para intubação difícil (histórico de intubação difícil anterior, critérios de limão (olhe externamente, avaliar, manograma, obstrução, mobilidade do pescoço), teste de mordida labial superior) e fotografias do do Os pacientes (incluindo a região da cabeça e pescoço) serão registrados em seis direções e maneiras diferentes com uma câmera profissional (usada ativamente em nosso hospital) no período pré -operatório. Durante a fase intraoperatória, o sistema de pontuação de Cormack-Lehane será empregado e o processo de intubação com um tubo de dupla lúmica será avaliado para facilidade ou dificuldade. Complicações intraoperatórias relacionadas à operação também serão documentadas. Os dados serão processados ​​usando a linguagem de programação Python 3 e as bibliotecas de código aberto para calcular algoritmos de inteligência artificial. No caso de dados incompletos do paciente, as técnicas de imputação de dados serão empregadas para complementar o programa de inteligência artificial.

A variável de desfecho primário do estudo é a taxa na qual o algoritmo de inteligência artificial baseado em fotos prevê se a intubação com um tubo de lúmen duplo é fácil ou difícil. por algoritmos de inteligência artificial baseados em fotos e a taxa de previsão de intubação com tubo de lúmen duplo por métodos convencionais.