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Development of an artificial intelligence-assisted system for tracheal intubation using a video laryngoscope in infants and neonates - 05/09/25

Doi : 10.1016/j.jclinane.2025.111914 
Hiroki Nakamura, MD a, b, , Kouki Fukuda, MD c, Takahiko Asano, MD c, Tatsuhiko Masue, MD, PhD c
a Pain Center, Kouseikai Takai Hospital, Nara, Japan 
b NCD Epidemiology Research Center, Shiga University of Medical Science, Shiga, Japan 
c Department of Anesthesiology, Gifu Prefectural General Medical Center, Gifu, Japan 

Corresponding author at: Pain Center, Kouseikai Takai Hospital, 470-8 Kuranoshocho, Tenri, Nara 632-0006, Japan. Pain Center Kouseikai Takai Hospital 470-8 Kuranoshocho Tenri Nara 632-0006 Japan

Abstract

Background

The larynx of infants and neonates is occasionally challenging to identify using video laryngoscope. This study aimed to develop an artificial intelligence (AI)-assisted model that can identify the larynx, including the opening vocal cord and the arytenoid portion, on images obtained using a video laryngoscope.

Methods

First, 1197 images were extracted by the author from the 653 videos for train and validation data. An AI-assisted model for identifying the larynx was developed using YOLOv8n. Then, 399 images were selected from the additional 63 videos for the test data at every 150 frames.

Results

The sensitivity, specificity, and area under the curve of the AI-assisted model for identifying the larynx were 0.74, 0.99, and 0.91, respectively. The AI model correctly identified the opening vocal cord and arytenoid portion in cases without obstacles. Esophageal misidentification of the larynx and undetected cases of the larynx caused by obstacles were observed.

Conclusions

The AI-assisted model effectively identified the larynx, including the opening vocal cord and the arytenoid portion, during video laryngoscopy and potentially can enhance the safety of tracheal intubation of infants and neonates. However, esophageal misidentification remains critical. Further studies are needed to refine the model and ensure its reliability in clinical practice.

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Graphical abstract




Unlabelled Image

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Highlights

We developed a YOLOv8n-based AI to identify laryngeal structures in infants and neonates during video laryngoscope intu.
The model detected the larynx even with only arytenoids visible, though errors like esophagus misidentification remain.
Further refinement is needed to improve accuracy and support airway identification in neonatal and infant tracheal intubation.

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Keywords : Artificial intelligence, Pediatric intubation, Neonatal intubation


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Vol 106

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