Klasifikace ASA založená na umělé inteligenci u pacientů před operací (AI-Based ASA C)

Klasifikace fyzického stavu Americké společnosti anesteziologů (ASA-PS) je široce používána pro perioperační stratifikaci rizik, ale je ovlivněna variabilitou mezi pozorovateli. Nedávné pokroky v umělé inteligenci a velkých jazykových modelech otevřely nové příležitosti pro klinickou podporu rozhodování.

Tato prospektivní observační studie zahrnuje dospělé pacienty podstupující rutinní předoperační anesteziologické vyšetření v Městské nemocnici Bursa. Demografické údaje, anamnéza, komorbidity, funkční kapacita, laboratorní nálezy, elektrokardiografie, výsledky zobrazovacích vyšetření hrudníku a plánované chirurgické výkony jsou zaznamenány za účelem vytvoření standardizovaných klinických scénářů.

Více modelů umělé inteligence, včetně systémů založených na velkých jazykových modelech, je zásobováno pacientskými scénáři pomocí strukturovaných i nestrukturovaných vstupů. Každý model přiřazuje klasifikaci ASA-PS a poskytuje vysvětlující text. Klasifikace generované AI jsou porovnávány s hodnoceními nezávisle provedenými zkušenými anesteziology.

Primární výsledky zahrnují shodu a přesnost mezi klasifikacemi ASA generovanými AI a přiřazenými kliniky pomocí Cohenovy kappa statistiky. Sekundární výsledky zahrnují hodnocení čitelnosti pomocí Ateşmanova tureckého indexu čitelnosti a hodnocení kvality odpovědí pomocí Globální škály kvality.

Studie si klade za cíl prozkoumat, zda umělá inteligence může zlepšit standardizaci, objektivitu a efektivitu předoperačního hodnocení rizik, a zároveň zdůraznit silné stránky a omezení současných technologií AI v klinické anesteziologické praxi.