Dohoda mezi ChatGPT-5 a anesteziology v předoperačním hodnocení rizik: ASA klasifikace (ASA)

Pozadí a zdůvodnění Předoperační hodnocení rizika je klíčovým prvkem perioperační medicíny a přímo ovlivňuje anesteziologický plán, využití laboratorních testů a přípravu perioperačních zdrojů. Klasifikace fyzického stavu Americké společnosti anesteziologů (ASA-PS) zůstává nejrozšířenějším globálním nástrojem pro stratifikaci rizika. Nicméně ASA skórování je ze své podstaty subjektivní, závisí na klinickém posouzení lékaře a může vykazovat variabilitu mezi pozorovateli.

Pokroky v umělé inteligenci (AI), zejména velké jazykové modely (LLM), prokázaly schopnost syntetizovat strukturované a nestrukturované klinické informace a generovat lékařské klasifikace srovnatelné s klinickým uvažováním ve vybraných oblastech. V perioperačním hodnocení mohou systémy AI nabídnout standardizovanější a reprodukovatelnější interpretaci komorbidit, funkčního stavu a laboratorních parametrů.

Kromě klasifikace rizika představuje objednávání předoperačních laboratorních testů kritickou součást klinického pracovního postupu. Nadměrné nebo nedostatečné laboratorní testování může ovlivnit efektivitu zdravotní péče a perioperační plánování. Zda se doporučení založená na AI kvantitativně liší od objednávacího chování anesteziologů, zůstává neznámé.

Dále perioperační transfuze erytrocytární suspenze (koncentrát erytrocytů, KE) představuje objektivní ukazatel chirurgické fyziologické zátěže a perioperačního rizika. Hodnocení, zda klasifikace ASA přiřazená lékařem nebo klasifikace ASA generovaná AI lépe koreluje se skutečným využitím KE, může poskytnout vhled do klinické validity stratifikace rizika asistované AI.

Tato studie si klade za cíl vyhodnotit shodu mezi anesteziology a ChatGPT-5 v klasifikaci ASA a porovnat vzorce objednávání laboratorních testů a jejich asociaci s využitím perioperační erytrocytární suspenze.

Cíle studie Primární cíl Vyhodnotit shodu mezi klasifikacemi ASA přiřazenými specialisty-anesteziology a klasifikacemi ASA generovanými ChatGPT-5 pomocí anonymizované předoperační klinické dokumentace.

Sekundární cíle

Porovnat počet a typ předoperačních laboratorních testů objednaných na pacienta:

Atestovanými anesteziology ChatGPT-5 za standardizovaných podmínek zadání Kvantifikovat intenzitu objednávání laboratorních testů (průměrný počet testů na pacienta) a vyhodnotit rozdíly mezi doporučeními lékaře a AI.

Vyhodnotit využití perioperační erytrocytární suspenze (koncentrát erytrocytů, KE):

Výskyt transfuze Počet transfundovaných jednotek KE na pacienta

Posoudit vztah mezi:

Klasifikací ASA přiřazenou lékařem Klasifikací ASA generovanou AI Objemy objednávání laboratorních testů Skutečnou perioperační transfuzí KE Design studie Jedná se o jednocentrickou, prospektivně-retrospektivní hybridní observační studii provedenou na předoperační anesteziologické ambulanci Antalya City Hospital.

Plánované trvání studie je 6 měsíců (1. ledna 2026 – 1. července 2026). Cílový počet zařazených pacientů je přibližně 1000 dospělých pacientů plánovaných na elektivní chirurgický výkon, což umožní dostatečnou sílu pro analýzu shody a srovnání podskupin.

Tato studie je observační povahy. Nebudou provedeny žádné změny rutinní klinické péče. Výstupy AI nebudou ovlivňovat rozhodnutí o léčbě pacientů.

Studijní populace Inkluzní kritéria Věk ≥ 18 let Naplánováni na elektivní chirurgický výkon Vyplněný standardizovaný předoperační anesteziologický hodnotící formulář Klasifikace ASA přiřazená specialistou-anesteziologem Písemný informovaný souhlas Klinická dokumentace vhodná k anonymizaci Exkluzní kritéria Nouzová chirurgie Klasifikace ASA VI Těhotenství Pediatričtí pacienti (<18 let) Neúplná nebo nestandardizovaná dokumentace Neschopnost anonymizace klinických záznamů 30 dnů mezi předoperačním vyšetřením a chirurgickým výkonem Postupy studie

1. Hodnocení založené na lékaři

   Z elektronických zdravotních záznamů budou extrahována následující data:

   Demografie (věk, pohlaví) Komorbidity Léková anamnéza Funkční kapacita (pokud je dokumentována) Nález fyzikálního vyšetření Laboratorní nálezy (pokud objednány) Klasifikace ASA přiřazená anesteziologem Typ a počet objednaných laboratorních testů Perioperační transfuze erytrocytární suspenze (KE) Výskyt transfuze (ano/ne) Celkový počet jednotek KE na pacienta Počty laboratorních testů budou zahrnovat všechny rutinní předoperační testy (např. KO, koagulační profil, biochemické panely atd.), zaznamenané jako celkový počet na pacienta.

2. Hodnocení založené na AI

Anonymizovaná předoperační klinická shrnutí budou zadána do ChatGPT-5 pomocí standardizovaného strukturovaného zadání. AI bude požádána o:

Přiřazení klasifikace fyzického stavu ASA. Doporučení předoperačních laboratorních testů.

Pro každého pacienta budou zaznamenány následující výstupy AI:

Klasifikace ASA generovaná ChatGPT-5 Seznam doporučených laboratorních testů Celkový počet doporučených laboratorních testů Doporučení AI nebudou klinicky implementována a budou použita výhradně pro srovnávací analýzu.

Výsledky Primární výsledek

Shoda mezi klasifikacemi ASA přiřazenými anesteziology a generovanými ChatGPT-5, měřeno pomocí:

Cohenova kappa koeficientu Vážené kappa (ordinální škála ASA I-V) Sekundární výsledky

Průměrný počet laboratorních testů na pacienta:

Objednaných lékařem Doporučených AI Rozdělení kategorií laboratorních testů.

Využití perioperační erytrocytární suspenze:

Míra transfuze (% pacientů) Průměrný počet jednotek KE na pacienta

Asociace mezi:

Klasifikací ASA (lékař vs AI) Objemy objednávání laboratorních testů Výskytem transfuze KE a počtem jednotek Plán statistické analýzy Cohenova kappa a vážená kappa pro shodu ASA Spárovaná srovnání počtů laboratorních testů pomocí párového t-testu nebo Wilcoxonova testu seřazených znamének Korelační analýza mezi objemem laboratorních testů a jednotkami KE Logistická regresní analýza prediktorů transfuze KE Ordinální regresní analýza prediktorů ASA

Analýzy podskupin stratifikované podle:

Věkové skupiny Chirurgické kategorie Zátěže komorbiditami Statistická významnost bude definována jako p < 0,05. Odůvodnění velikosti vzorku Na základě předchozích studií shody ASA uvádějících hodnoty kappa mezi 0,70–0,85, byla předpokládána minimálně klinicky významná kappa 0,60.

S α = 0,05 a 80% silou byla odhadnuta minimální požadovaná velikost vzorku na 150–180 pacientů.

Pro zvýšení statistické přesnosti a umožnění robustní analýzy podskupin bude během studie zařazeno přibližně 1000 pacientů.

Etické aspekty Tato studie je neintervenční a observační. Všechna klinická data budou anonymizována před zpracováním AI. Na rozhodnutí o léčbě pacientů nebudou mít vliv výstupy AI. Studie bude provedena v souladu s Helsinskou deklarací a platnými předpisy na ochranu dat.

Očekávaný vědecký přínos

Tato studie poskytne reálné důkazy týkající se:

Spolehlivosti ChatGPT-5 při generování klasifikací ASA Rozdílů v intenzitě objednávání laboratorních testů mezi lékaři a AI Asociace mezi metodami klasifikace ASA a skutečným využitím erytrocytární suspenze Zjištění mohou přispět k pochopení, zda předoperační hodnocení asistované AI může podpořit standardizovanější, objektivnější a zdrojově uvědomělejší perioperační hodnocení.