Vyhodnocení úspěchu modelů umělé inteligence při interpretaci dat analýzy arteriálních vlny

Cílem této prospektivní observační studie je zhodnotit schopnost modelů umělé inteligence (AI) interpretovat data analýzy arteriálních průběhů získaných z hemodynamického monitorovacího systému. Studie se zaměří na posouzení přesnosti CHATGPT-4 a Gemini 2.0 při detekci hemodynamických abnormalit, poskytování diagnostických návrhů a nabízení doporučení léčby založené na údajích o arteriálních průběcích shromážděných od volitelných chirurgických pacientů.

Analýza arteriálních průběhů pozadí a zdůvodnění je kritickou součástí pokročilého hemodynamického monitorování, které poskytuje vhled do srdečního výdeje, vaskulárního odolnosti a stavu objemu. Tyto parametry jsou nezbytné pro vedení perioperační léčby tekutin a optimalizaci hemodynamické stability u chirurgických a kriticky nemocných pacientů. Zatímco automatizované monitorovací systémy generují velké množství dat, interpretace těchto průběhů zůstává závislá na odborných znalostech lékaře. Integrace nástrojů na podporu rozhodování AI v tomto kontextu by mohla zlepšit klinické rozhodování v reálném čase a snížit pracovní zátěž pro poskytovatele zdravotní péče.

Cíle studia

Primárním cílem této studie je stanovit schopnost modelů AI analyzovat data arteriálních průběhů a detekovat klinicky významné hemodynamické abnormality. Sekundární cíle jsou:

Posoudit shodu mezi diagnózami generovanými AI a hodnoceními odborných anesteziologů.

Zhodnotit klinickou přiměřenost doporučení generovaných AI.

Prozkoumat potenciální roli AI v systémech podpory klinického rozhodování pro hemodynamické monitorování.

Návrh studie a metodika

Tato studie bude prováděna ve dvou zdravotnických institucích na úrovni terciární úrovně:

Zdravotní věda University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Vzdělávací a výcviková nemocnice Başakşehir çam a městská nemocnice Sakura Studie bude zahrnovat dospělé pacienty podstupující elektivní chirurgii, kteří vyžadují intraoperační monitorování arteriálních vln v rámci rutinní peoperační péče.

Hemodynamická data sběru dat budou shromažďována od účastníků pomocí hemodynamického monitorovacího systému, který se běžně používá v perioperačních nastaveních.

Sběr dat se bude konat ve třech časových bodech:

Preanestezie (základní hemodynamický stav před indukcí) Poteanestezie Indukce (po intubaci, před chirurgickým řezem) Intraoperační období (během klíčových chirurgických událostí vyžadující hemodynamickou intervenci), pokud zásah potřebuje podle analýzy arteriální vlny, budeme také vzít údaje dříve a po něm zásah.

Analýza založená na AI

Shromážděná data arteriálních průběhů budou anonymizována a zpracována pomocí modelů AI (CHATGPT-4 a Gemini 2.0) za účelem poskytnutí:

Detekce abnormality - identifikace jakýchkoli odchylek od normálních hemodynamických parametrů.

Diagnostické návrhy - poskytování pravděpodobných klinických diagnóz na základě vzorců vlny.

Doporučení léčby - navrhování možných zásahů pro optimalizaci hemodynamického stavu.

Výsledky generované expert AI budou nezávisle přezkoumány zkušenými anesteziologové, aby posoudili jejich přesnost a klinický význam.

Statisticky bude analyzována shoda mezi výstupy AI a hodnocením odborníků.

Měření výsledků

Primární výsledek:

Přesnost modelů AI při detekci hemodynamických abnormalit ve srovnání s odbornými hodnoceními.

Sekundární výsledky:

Soulad mezi diagnózami generovanými AI a diagnózami anesteziologů. Klinická přiměřenost doporučení léčby generovaných AI ve srovnání se standardní klinickou praxí.

Potenciální role AI modelů při zvyšování klinického rozhodování v perioperační hemodynamické léčbě.

Etické úvahy Studie nezahrnuje žádné další zásahy nad rámec rutinního klinického monitorování.

Při analýze modelu AI nebudou použita žádná data identifikovatelná pacienta. Informovaný souhlas bude získán od všech účastníků před zápisem. Studie byla schválena příslušnými etickými výbory v obou zúčastněných institucích.

Časová osa studie Plánovaná doba studie: 6 měsíců Odhadované datum zahájení: 15. února 2025 Odhadované datum dokončení: 15. srpna 2025 Potenciální dopad

Tato studie poskytne cenné poznatky o úloze AI při automatizovaném hemodynamickém monitorování a podpoře perioperačního rozhodování. Pokud bude úspěšná, AIS-řízená analýza dat arteriálních průběhů by mohla:

Zvyšte bezpečnost pacienta včasné detekci hemodynamických abnormalit. Zlepšit účinnost pomocí anesteziologů při interpretaci dat. Snižte pracovní vytížení pro perioperační a kritickou péči. Podpora budoucích nástrojů pro klinické rozhodnutí o rozhodování založené na AI pro hemodynamické monitorování.