基于照片的人工智能算法的双管管插管难度的评估

双管管与插管的复杂性和难度需要在此过程的管理中使用先进的技术。 基于照片的人工智能算法预测和最小化插管期间遇到的困难的潜力是这项研究的主要动机。

气道管理领域内人工智能算法的利用在向麻醉学家提供实时反馈，增强插管程序的功效并减少并发症的情况下具有巨大的希望。 具体而言，基于照片的AI系统可以通过分析插管之前和期间捕获的图像，从而增强复杂病例的管理，从而促进对气道解剖结构的更全面的了解。本研究的目的是检查基于照片的疗效和可靠性。人工智能算法评估插管与双管管的复杂性。并为麻醉实践建立新的基准。 这项研究旨在解决文献中现有的差距，并为临床实践提供创新的方法。

获得了接受胸外科手术手术的患者以及人口统计数据（年龄，身高，体重，体重指数，性别），美国麻醉师学会（ASA）评分，手术类型和合并症（糖尿病，高血压，高血压，高血压），获得了知情同意。 ，冠状动脉疾病，慢性肾脏疾病，慢性阻塞性肺部疾病，哮喘，阻塞性睡眠呼吸暂停）。 胸腔和/或外节性恶性病史），被认为是困难插管风险因素的参数（以前的困难插管病史，柠檬标准（外部看，评估，mallampathy，ballampathy，thression，颈部移动性），上唇咬伤）和上唇测试的照片）和术前时期，将以六个不同的方向记录患者（包括头颈区域）。 在术中阶段，将采用Cormack-Lehane评分系统，并将评估带有双lumen管的插管过程，以易于或难度。 还将记录与操作有关的术中并发症。然后，将使用Python 3编程语言和开源库来处理数据，以计算人工智能算法。 如果有不完整的患者数据，将采用数据插补技术来补充人工智能计划。

研究的主要结果变量是基于照片的人工智能算法预测用双管管插管是否很容易还是困难的速率。次级结果变量是比较插管与双管管的预测速率通过基于照片的人工智能算法和通过传统方法使用双管管的插管预测速率。