Автоматизированная оценка затрудненных дыхательных путей с помощью методов распознавания лиц (PeScho)

Любая интубация трахеи требует предоперационного скрининга и оценки, чтобы получить необходимый анамнез пациента, оптимизировать состояние пациента в случае любого сопутствующего заболевания перед операцией и выбрать лучший метод анестезии в день операции. . Целью этой оценки является выявление потенциальных проблем с анестезией, таких как предикторы проблем с дыхательными путями, которые до сих пор являются первой причиной судебных разбирательств в исследованиях закрытых претензий, связанных с анестезией.

На первом этапе процедуры предоперационной оценки пациент будет проанализирован программным обеспечением. Пациент будет автоматически проинструктирован через 10-минутную серию тестов, и программное обеспечение будет анализировать в режиме реального времени его/ее морфологические и динамические характеристики, чтобы классифицировать пациента по одной из 5 категорий, описанных в следующем разделе. Детали, относящиеся к сложной вентиляции и интубации (статической и динамической), такие как количественная оценка точного расстояния между резцами (открытие рта), видимость и обнаружение анатомических ориентиров в открытом рту (язычок, дужки, миндалины, язык, задняя часть глотки), тиро-ментальное расстояние, окружность шеи, подвижность шеи с максимальным передним и задним движением. Анализ будут проводить:

• автоматическое вычисление этих соответствующих измерений с использованием надежных алгоритмов компьютерного зрения, способных обнаруживать, описывать и отслеживать лицо и шею с высоким уровнем точности и устойчивости к экстремальным позам (вращение влево и вправо и движение лица вверх и вниз)
• разработка мощных методов обработки изображений для описания и вычисления внутриротовых структур. Затем два набора показателей будут объединены в подход машинного обучения, способный классифицировать пациента. Результаты анализа, а также все записанные видео каждого отдельного теста будут храниться в центральной базе данных и доступны врачу в режиме реального времени для продолжения предоперационного консультирования.

Затем пациент перенесет запланированную операцию в первоначально запланированное время и будет интубирован для этой цели. Надлежащая регистрация степени интубации в операционной будет задокументирована и внесена в базу данных оценки. Таким образом, база данных будет развиваться вместе с оценкой и окончательной оценкой послеоперационной интубации, чтобы улучшить автоматическую предсказуемость алгоритма машинного обучения.