Hodnocení úspěšnosti sonoanatomie ChatGPT-4

Pozadí a zdůvodnění:

S rostoucím používáním ultrazvuku v regionální anestezii se techniky, jako jsou blokády periferních nervů a bloky fasciální roviny, staly spolehlivějšími a bezpečnějšími. Ultrazvukové navádění významně zlepšilo úspěšnost regionální anestezie, snížilo komplikace tím, že umožnilo přesnou vizualizaci příslušných anatomických struktur. Úspěšné ultrazvukem naváděné bloky však vyžadují důkladnou znalost sonoanatomie. Bez těchto odborných znalostí existuje riziko nesprávného umístění anestetika, což může vést k selhání bloku nebo nezamýšleným komplikacím.

Zkušení anesteziologové zběhlí v sonoanatomii mohou ultrazvukové snímky snadno interpretovat, ale ti s omezenými zkušenostmi se často potýkají s obtížemi. To zdůrazňuje potřebu vzdělávacích nástrojů, které mohou pomoci při výuce a zlepšení identifikace anatomických orientačních bodů. Vývoj systémů založených na umělé inteligenci, jako je ChatGPT-4, pro tento účel by mohl způsobit revoluci ve výcviku technik regionální anestézie poskytováním zpětné vazby na ultrazvukových snímcích v reálném čase.

Primární cíl:

Primárním cílem této studie je vyhodnotit přesnost a účinnost ChatGPT-4 při identifikaci sonoanatomických orientačních bodů z ultrazvukových snímků během postupů regionální anestezie.

Sekundární cíl:

Sekundárním cílem je posoudit, zda model AI dokáže vyhodnotit přesnost aplikací bloku analýzou ultrazvukových snímků a určením úspěšnosti bloku na základě sonoanatomických znaků a umístění bloku.

Očekávané výhody:

Cílem studie je prozkoumat, zda lze systémy založené na umělé inteligenci integrovat do vzdělávacího prostředí, aby pomohly anesteziologům zvládnout sonoanatomii pro regionální anestezii. Usnadněním přesné identifikace anatomických struktur by AI mohla potenciálně zlepšit křivku učení a zlepšit úspěšnost bloků. Závěry této studie mohou vést k vývoji pokročilých nástrojů pro výcvik a provádění ultrazvukem řízené regionální anestezie, z čehož budou mít prospěch začínající i zkušení anesteziologové.

Možná rizika:

Účastníci této studie nepředpokládají žádná rizika, protože nebudou shromažďovány žádné osobní údaje a studie zahrnuje pouze analýzu ultrazvukových snímků.

Design studie:

Toto je prospektivní observační studie, která bude provedena na univerzitě Health Sciences Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Research Hospital. Studie bude zahrnovat pacienty ve věku 18 let a starší, kteří podstupují chirurgický zákrok a dostávají regionální anestezii pod ultrazvukovým vedením pro účely analgezie nebo anestezie. Před účastí ve studii bude od všech pacientů získán souhlas.

Sběr dat:

Budou zachycovány pouze ultrazvukové snímky z procedur, aniž by byly shromažďovány jakékoli osobní nebo identifikovatelné údaje o pacientech. Každý blok regionální anestezie bude dokumentován krok za krokem prostřednictvím ultrazvukových snímků. Tyto snímky budou zahrnovat klíčové kroky, jako je poloha sondy, orientace a anatomické struktury vizualizované během postupu. Bude také zaznamenáno umístění a orientace ultrazvukové sondy během bloku.

Konfigurace modelu AI:

K analýze ultrazvukových snímků bude vyvinut a vycvičen přizpůsobený model GPT-4. Na základě polohy sondy, oblasti umístění a anatomické roviny se AI pokusí identifikovat sonoanatomické struktury přítomné na ultrazvukových snímcích. Model bude také předpovídat typ prováděného regionálního bloku.

Kromě identifikace anatomických orientačních bodů model AI vyhodnotí úspěšnost bloku analýzou konečných snímků z každého postupu. Na základě anatomických struktur a umístění jehly a anestetika poskytne předpověď, zda byl blok úspěšně aplikován.

Vyhodnocení předpovědí AI:

Přesnost předpovědí AI týkající se anatomických orientačních bodů a úspěšnosti bloku bude hodnocena zkušeným anesteziologem se zkušenostmi v regionální anestezii. Tento odborník porovná předpovědi AI s jejich vlastními interpretacemi ultrazvukových snímků, aby posoudil výkon AI.

Výsledek studie:

Primárním výsledkem bude přesnost ChatGPT-4 při identifikaci sonoanatomických struktur v ultrazvukových snímcích. Sekundárním výstupem bude přesnost modelu AI při hodnocení úspěšnosti blokových aplikací. Tyto výsledky budou porovnány s hodnocením zkušeného anesteziologa, aby se určila účinnost modelu AI.

Závěr:

Tato studie se snaží prozkoumat potenciál umělé inteligence, konkrétně ChatGPT-4, při napomáhání identifikaci anatomických orientačních bodů během ultrazvukem řízené regionální anestezie. Vyhodnocením přesnosti AI si studie klade za cíl přispět k vývoji inovativních školicích nástrojů, které by mohly zlepšit výuku a praxi technik regionální anestezie.