根据《美国伦琴学杂志》上发表的一份已接受的手稿，Lunit(韩国首尔)开发的人工智能 (AI) 系统在 ETT 插入后获得的胸部 X 光照片以及胸部 X 光照片上识别出位置不当的气管导管 (ETT)从两个机构的 ICU 患者中获得。
韩国首尔国立大学医院放射科的通讯作者 Eui Jin Hwang 医学博士、哲学博士写道：“人工智能自动识别胸部 X 光片上不正确的 ETT 位置可能有助于更早重新定位，从而减少并发症。”
Hwang 等人的回顾性研究包括 2020 年 1 月 1 日至 2020 年 3 月 31 日期间 ETT 插入后立即拍摄的 539 张胸部 X 光片，涉及来自机构 A 的 505 名患者(293 名男性，212 名女性;平均年龄 63 岁)(样本 A) ;2020 年 1 月 1 日至 2020 年 1 月 3 日期间从机构 A 的 ICU(有或没有 ETT)获得的 304 名患者(158 名男性，147 名女性;平均年龄，63 岁)的 637 张胸片(样本 B);2020 年 1 月 1 日至 2020 年 1 月 20 日期间，从机构 B 的 ICU(有或没有 ETT)获得 83 名患者(54 名男性，29 名女性;平均年龄，70 岁)的 546 张胸片(样本 C)。
Lunit 的基于深度学习的商业人工智能系统用于识别 ETT 的存在并测量 ETT 尖端到隆突的距离 (TCD)。正确 ETT 位置的参考标准是 TCD 在 3 厘米到 7 厘米之间，由人类阅读器确定。临界ETT位置单独定义为ETT尖端低于隆突或TCD小于或等于1cm。
最终，在来自两个不同机构的三名患者样本中，AI 系统识别出 ETT 的存在，灵敏度为 99.2–100%;特异性为 94.5-98.7%，不正确的 ETT 位置，敏感性为 72.5-83.7%，特异性为 92.0-100%，关键 ETT 位置在所有样本中敏感性为 100%，特异性为 96.7-100%。
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