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  • 상 태 : 등록
    • 최초제출일 : 2019/08/12
    • 검토/등록일 : 2019/08/13
    • 최종갱신일 : 2019/08/12
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1. 연구개요

연구개요
CRIS등록번호 KCT0004193 
연구고유번호 2018-12 
요약제목 환자 사진의 머신러닝을 통한 어려운 기도 관리 예측 
연구제목 환자의 기도 평가 사진을 이용한 기도의 평가 및 어려운 기도 관리 예측에 대한 딥러닝 기반 알고리즘 개발 및 검증  
연구약어명 DA 
식약처규제연구 아니오(No)
IND/IDE Protocol여부 아니오(No)
타등록시스템 등록여부 아니오(No)
타등록시스템/등록번호  
임상연구 요양급여
적용 신청 여부
해당연구 아님(Not applicable)

2. 임상연구윤리심의

임상연구윤리심의
승인상태 제출 후 승인(Submitted approval) 
승인번호 CHUNCHEON 2018-12-006-002 
승인일 2019-01-11 
위원회명 한림대학교부속춘천성심병원 임상연구심의위원회 
위원회주소 강원도 춘천시 삭주로 77 
위원회 전화번호 033-240-5128 
자료모니터링위원회 아니오(No)  

3. 연구자

연구자정보
연구책임자  
성명 권영석 
직위 조교수 
전화번호 033-240-5000 
기관명 한림대학교부속 춘천성심병원 
연구실무담당자  
성명 권영석 
직위 조교수 
전화번호 033-240-5000 
기관명 한림대학교부속 춘천성심병원 
등록관리자  
성명 권영석 
직위 조교수 
전화번호 033-240-5000 
기관명 한림대학교부속 춘천성심병원 

4. 연구현황

연구현황 정보
연구참여기관 단일
전체연구모집현황 대상자 모집 전(Not yet recruiting)  
첫 연구대상자 등록일 2019-09-02 , 예정(Anticipated)
목표대상자 수 2,000 명
자료수집종료일 2021-08-31 , 예정(Anticipated)
연구종료일 2021-08-31 , 예정(Anticipated)
참여기관별 연구진행현황 1
기관명 한림대학교부속 춘천성심병원 
연구모집현황 대상자 모집 전(Not yet recruiting)  
첫 연구대상자 등록일 2019-09-02 , 예정(Anticipated)

5. 연구비지원기관

연구비지원기관 정보
연구비지원기관 1   
기관명 한국연구재단 
기관종류 기타 
연구과제번호 2018R1C1B5085866 

6. 연구책임기관

연구책임기관 정보
연구책임기관 1   
기관명 한림대학교 
기관종류 대학교 

7. 연구요약

연구요약 정보
연구요약 수술환자나 응급환자에 있어서 기도 관리(airway management)는 매우 중요하다. 제대로 평가하지 못하여 환자의 기도 관리가 어렵다면 치명적인 결과를 낳게 된다. 그러나 전문가들도 기도를 평가하는 방법은 쉽지 않으며 기존 연구들에서도 그 정확도는 많이 부족한 실정이다.
기도 관리가 어려울 것이라 예상되는 환자를 알 수 있다면 환자의 약물 사용과 감시에 좀 더 집중할 것이고 기도 관리에 대한 인력과 장비를 미리 준비함으로써 기도 관리 실패로 인한 사고를 예방할 수 있을 것이다. 이에 기도 평가를 좀더 쉽고 정확하게 만드는 것이 목표이다.
전신마취를 받는 환자들의 기도 평가시 사용되는 기존의 측정 방법 대신에 환자의 사진 데이터를 확보하고 그 데이터와 환자의 마스크 환기법과 기관내 삽관의 어려움 정도, 기관내 삽관시 view를 matching하여 machine learning 시킨다. 이를 활용하여 환자 사진을 통한 기도 평가 및 예측 도구를 만든다.  

8. 연구설계

연구설계 정보
연구종류 중재연구(Interventional Study) 
연구목적 기타(Others) (어려운 기도 관리 예측)  
임상시험단계 해당사항없음(Not applicable) 
중재모형 단일군(Single Group)    
눈가림 사용안함(Open) 
배정 해당사항없음(Not Applicable) 
중재종류 시술/수술(Procedure/Surgery)    
중재 상세설명 전신 마취가 예정 되어있는 모든 환자에게 수술 전 얼굴 사진(정면, 측면, 목 신전, 입) 을 촬영함.
전신 마취시 마스크 환기 및 기관 삽관을 시행.함. 일반적인 마스크 환기와 기관 삽관 방법을 사용.
마스크 환기 정도와 코막 레한 점수를 평가 함.
사진과 마스크환기 정도 코막 레한 스코어를 매칭함.
매칭 후 머신러닝으로 어려운 기도 관리 예측 모델을 만듬.  
중재군 수
중재군 1 중재군명 전신 마취로 인한 기관 삽관 군 
목표대상자 수 2,000 명
중재군유형 시험군(Experimental) 
상세내용 전신 마취가 예정 되어있는 모든 환자에게 수술 전 얼굴 사진(정면, 측면, 목 신전, 입) 을 촬영함. 전신 마취로 기관내 삽관을 시행하면서 comack-lehane score( 후두경으로 보이는 어려움 정도)와 마스크 환기의 어려운 정도를 평가 함. 마스크 환기 정도와 코막 레한 점수를 평가 함. 사진과 마스크환기 정도 코막 레한 스코어를 매칭함. 매칭 후 머신러닝으로 어려운 기도 관리 예측 모델을 만듬. 

9. 대상자선정기준

대상자선정기준 정보
연구대상 상태/질환 * 해당사항없음
 마취, 기관 내
희귀질환 여부 아니오(No)
대상자 포함기준 성별 둘다(Both) 
연령 18 세(Year) ~ No Limit
설명 전신마취 예정되어 있는 만 19세 이상의 성인.  
대상자 제외기준 airway 관련 수술이 예정된 환자.
수술전 기관내 삽관이 되어있는 환자
전신 마취시 기관 삽관을 하지 않는 환자.
Glide scope을 이용하여 기관 삽관하는 환자.  
건강인 참여 여부 아니오(No)

10. 결과변수

결과변수 정보
주요결과변수 유형 해당사항 없음(Not applicable) 
주요결과변수 1 
평가항목 코막 레한 점수 
평가시기 전신마취로 기관 삽관시 
보조결과변수 1 
평가항목 마스크 환기 정도 
평가시기 기관 삽관전 마스크 환기시 

11. 연구결과 및 발표

연구결과 및 발표 정보
연구결과 등록유형 아니오(No)

12. 연구데이터 공유(익명화된 연구대상자 데이터)

연구데이터 공유 정보
결과 공유 계획 아니오(No) 
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