使用人工智能 (AI) 开发喉残留物水平评估指数 声学分析:研究协议

科学领域:

• 麻醉学 麻醉学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医学声学 医学声学

背景情况:

• 总麻醉可以损害吞功能,导致喉残留物的积累.
• 喉残留物增加了在外科手术期间吸入的风险.
• 目前评估喉残留物的方法有限.

研究的目的:

• 开发和评估基于人工智能 (AI) 的声学分析仪,用于量化喉残留物.
• 评估人工智能声学监测在术后管理中的有效性.
• 探索一种新的,非侵入性的方法来检测麻醉后吞功能障碍.

主要方法:

• 一项单臂的开放性研究,涉及30名接受变形手术的成年患者.
• 测量和量化来自喉残留的偶然声音,使用人工智能声学分析系统测量和量化.
• 通过测量吸入前后容器重量变化来定量剩余的喉液.

主要成果:

• 这项研究旨在将喉吸入前后的偶然声音作为主要结果进行比较.
• 一个次要的结果将评估喉残留量和偶然的声音测量之间的相关性.
• 预计到2025年将获得结果,证明基于AI的声学监测的可行性.

结论:

• 基于人工智能的声学监测显示了在麻醉后量化喉残留物的潜力.
• 这项技术可能提供一种简单而廉价的方法来降低术后吸血风险.
• 该研究将强调人工智能在术后吞功能评估中的可行性.