创建人工智能驱动的气道评估设备（AINFAS），用于术前识别困难气道患者。
2026年2月8日 更新者：National University Hospital, Singapore
人工智能赋能三维面部扫描仪用于气道评估（AINFAS）
我们正在开发一种新型人工智能，它利用先进的计算机技术帮助医生在手术或急诊程序前识别可能患有困难气道的患者。
有时，当一个人需要呼吸辅助时，医生必须将管子插入其气道。
由于某些人的口腔、喉咙或颈部形状，这可能具有挑战性。
我们希望人工智能能够通过观察患者的面部特征来预测是否可能存在任何困难。
研究概览
详细说明
AINFAS（人工智能辅助气道评估系统）是我们正在开发的一款创新人工智能系统，旨在彻底改变医疗领域的气道管理。
该先进的人工智能系统旨在分析患者特征，并在任何可能需要呼吸辅助的医疗程序之前预测气道管理中的潜在困难。
通过使用复杂的机器学习算法，AINFAS处理面部结构和颈部解剖等数据，以评估困难气道的可能性。
这种无创、快速的评估工具在多种医疗环境中具有潜在应用，包括术前评估、急诊科、重症监护室，甚至院前护理。
通过早期识别潜在的气道挑战，AINFAS旨在提高患者安全性，改善资源分配，并提供一种标准化、客观的气道评估方法。
目前，该人工智能系统正处于开发和测试阶段，代表了利用技术增强医疗关键领域临床决策和患者安全的重要一步。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
1000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Singapore、新加坡、119074
- National University Hospital Singapore
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
仅限在新加坡国立大学医院接受手术的患者。
描述
纳入标准：
- 接受需要气管插管或声门上气道的全身麻醉手术
- 年龄21-100岁
排除标准：
- 年龄小于21岁
- 既往手术导致面部外观改变的患者
- 气管切开术患者
- 患有任何口咽部病变的患者
- 接受放疗或化疗后的鼻咽癌患者
- 怀孕女性
- 医生未使用喉镜或声门上气道的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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全身麻醉手术
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参与者使用平板设备按照标准化协议拍摄照片，以捕捉相关的面部和颈部特征。
随后，这些照片将通过软件进行分析，评估图像中是否存在潜在困难气道的指标。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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AINFAS在预测困难气道方面的准确性
大体时间：评估将从术前AI分析时开始，持续至插管程序完成，通常在48小时内。
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识别并描述对人工智能系统检测困难气道整体能力有关键预测作用的参数。
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评估将从术前AI分析时开始，持续至插管程序完成，通常在48小时内。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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新型困难气道预测因子的识别
大体时间：数据分析将在完成所有参与者程序后进行，通常在最后一名参与者评估后的2年内完成。
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识别和描述新的预测参数，这些参数有助于人工智能系统整体评估困难气道的可能性。
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数据分析将在完成所有参与者程序后进行，通常在最后一名参与者评估后的2年内完成。
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Will Ne-Hooi Loh、National University Hospital, Singapore
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年5月17日
初级完成 (实际的)
2025年1月24日
研究完成 (估计的)
2026年12月1日
研究注册日期
首次提交
2025年12月21日
首先提交符合 QC 标准的
2026年2月8日
首次发布 (实际的)
2026年2月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年2月13日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年2月8日
最后验证
2025年12月1日
更多信息
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