Разработка модели на основе искусственного интеллекта для прогнозирования сложной интубации с использованием видеоизолт-изображений и классификации Кормака-Лехана
Обзор исследования
Статус
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Merkez
-
Düzce, Merkez, Турция (Туркие)
- Duzce University Faculty of Medicine, Department of Anesthesiology and Reanimation
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Исследовательская популяция будет состоять из взрослых пациентов, перенесших плановую хирургию под общей анестезией в операционных залах больницы медицинского факультета Университета Дюзче. У всех пациентов будет оцениваться свои дыхательные пути с использованием видеоизолкоскопии в рамках обычной индукции анестезии. Будут включены только пациенты без известной патологии верхних дыхательных путей.
Пациенты будут проспективно и последовательно набираются. Видео -ларингоскопические изображения будут получены во время интубации и используются для анализа машинного обучения. Убор Кормака-Лехана будет независимо подтвержден двумя опытными анестезиологами. Пациенты будут классифицированы на нормальные и сложные группы интубации.
Описание
Критерии включения:
- 18-65 лет
Платочная хирургия
Asa i-ii
Нет патологии верхних дыхательных путей
Критерии исключения:
- Известная история сложной интубации
Патологическое ожирение (ИМТ> 40)
Беременность
История хирургии верхних дыхательных путей
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Группа 1: Нормальная группа интубации
Интубации у пациентов, оцениваемых как Класс Кормак-Лехан (CL) 1-2.
|
|
Сложная группа интубации
Интубации у пациентов, оцениваемых как Кормак-Лехан Класс 3-4.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Точность модели машинного обучения в прогнозировании сложной интубации на основе видеоизображения с ларингоскопией
Временное ограничение: Сразу после сбора данных и обучения моделей
|
Основным результатом является точность классификации алгоритма машинного обучения в выявлении сложных случаев интубации (Cormack-Lehane Grade 3-4) из видеоизображений с ларингоскопией по сравнению с консенсусом экспертов-анестезиологов.
Точность будет сообщать в процентах.
|
Сразу после сбора данных и обучения моделей
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Оцененный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- 2025/183
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .