大卫的气道管理学：利用面部成像技术辨别困难气道
施行气道管理的医生提前对患者进行困难气道预测是有明显好处的，它能使插管变的更加可靠并且增加医生的自信。进行困难气道的预测后，针对不同的情况制定出A计划、B计划、C计划、D计划，思考正确的插管步骤，检查相应的器械是否置备齐全，并且可以询问同事的意见。所有一切都有计划的施行，那么相应的心理压力也会减少很多。预测困难气道有很多种方法，包括测量甲颌距离，马兰帕蒂困难气道分级法，测量颏胸距离，以及预测不同困难气道的口诀，如预测直接喉镜检查困难的方法LEMON法（Look externally, Evaluate, Mallampati, Obstruction, Neck mobility），面罩通气困难的方法MOANS法（Mask seal, Obstruction,Age, No teeth, Stiff lungs），声门上气道工具使用困难的方法RODS法（Restricted mouth opening, Obstruction of the upper airway, Distortedairway, Stiff lungs），预测环状软骨切开术困难的方法SHORT法 (previous neck Surgery, Haematoma, Obese, previous Radiationtherapy, Tumour).
像甲颌距、胸颌距以及马兰拉蒂困难气道分级这些方法，其精确性与针对性各有不同，三者各有千秋。将这几种方法联合使用的话，如甲颌距与马兰帕蒂困难气道分级，对困难气道的预测效果明显。但是这几种方法仍然具有局限性，尤其是测量条件的不断变化。
上个月（注：这篇文章写于2013年）美国波士顿塔夫茨医学中心透露，他们正在开发一个令人兴奋的项目，这个项目立志于开发一种使用计算机算法来预测利用数字图像成型技术进行插管的难易程度。这个项目是对先前塔夫茨医学中心一项研究的跟进，这项研究使用了计算机来分析人体的面部结构，结合人体甲颌距的数值来建立数学模型，从而达到预测困难气道的目的。相对于使用马兰帕蒂困难气道分级+甲颌距的方法预测的成功率（46/80），使用这种数学模型的成功率高达87.5%（70/80）。使用这种数学模型的计算能力可能超过了如今移动电话的计算能力，但是这项研究的目的是通过移动电话自带的拍照功能将所摄照片通过网络传输到具有高计算能力的电脑端。最终梦想的情形应该是这样的：数据输入手持的移动设备，移动设备对数据进行自我计算。当然，假如梦想成真，这样的计算机算法需要证明在临床应用中比现有的技术有着明显的优势。（英特赛克公司PM-Michael供稿，新青年麻醉论坛）
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