Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Evaluering af ChatGPT-4's successonoanatomi

18. februar 2025 opdateret af: Engin Ihsan Turan, Kanuni Sultan Suleyman Training and Research Hospital

Evalueringen af ​​ChatGPT-4's succes med at identificere anatomiske landemærker i ultralydsbilleder af regionale anæstesiteknikker

Mål og betydning:

Regionale anæstesiteknikker har udviklet sig betydeligt med fremkomsten af ​​ultralydsvejledning. Perifere nerveblokke og fascieplanblokke kan nu udføres sikkert og effektivt under ultralydsvisualisering. Forskning har vist, at brug af ultralyd markant forbedrer blok succesrater. Præcis påføring kræver dog indgående kendskab til sonoanatomi, da manglende identifikation af kritiske strukturer kan resultere i forkert anæstesiplacering eller mislykkede blokeringer. Mens erfarne anæstesiologer nemt kan identificere disse anatomiske vartegn, kan de mindre fortrolige med sonoanatomi finde det udfordrende.

Denne undersøgelse har til formål at evaluere effektiviteten af ​​ChatGPT-4 til at identificere sonoanatomiske strukturer i ultralydsbilleder. Et sekundært mål er at vurdere, om kunstig intelligens kan evaluere nøjagtigheden af ​​regionale anæstesiapplikationer.

Forventede fordele og risici:

Den primære fordel er at udforske potentialet i AI-baserede systemer til at forbedre indlæringen og anvendelsen af ​​sonoanatomi, hvilket kan hjælpe anæstesiologer med at udføre mere nøjagtige og vellykkede blokeringer. Vi mener, at resultaterne kan bidrage til træning i regional anæstesi. Undersøgelsen udgør ingen risici for deltagerne.

Undersøgelsestype, omfang og design:

Denne prospektive, observationsundersøgelse vil blive udført på Health Sciences University Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Research Hospital. Ultralydsbilleder fra patienter på 18 år og ældre, der gennemgår regionalbedøvelse under ultralydsvejledning, vil blive fotograferet uden indsamling af persondata. Detaljerede billeder af de ultralydsstyrede bloktrin vil blive taget. Placeringen og orienteringen af ​​ultralydssonden vil blive dokumenteret for AI-modellen.

En tilpasset GPT-4-model vil blive udviklet til at evaluere de sonoanatomiske strukturer i de medfølgende ultralydsbilleder baseret på sondens position og orientering. Derudover vil AI-modellen forudsige, hvilken blok der udføres, og vurdere blokkens succes ved at analysere billederne. En erfaren anæstesiolog vil evaluere nøjagtigheden af ​​AI's forudsigelser.

Studieoversigt

Status

Status

Angiver den aktuelle rekrutteringsstatus eller den udvidede adgangsstatus.
Afsluttet

Betingelser

Betingelser

Den sygdom, lidelse, syndrom, sygdom eller skade, der undersøges. På ClinicalTrials.gov kan tilstande også omfatte andre sundhedsrelaterede problemer, såsom levetid, livskvalitet og sundhedsrisici.

Intervention / Behandling

Intervention / Behandling

En proces eller handling, der er i fokus for en klinisk undersøgelse. Interventioner omfatter lægemidler, medicinsk udstyr, procedurer, vacciner og andre produkter, der enten er til undersøgelse eller allerede er tilgængelige. Interventioner kan også omfatte ikke-invasive tilgange, såsom uddannelse eller ændring af kost og motion.

Detaljeret beskrivelse

Baggrund og begrundelse:

Med den stigende brug af ultralyd i regional anæstesi er teknikker som perifere nerveblokke og fascieplanblokke blevet mere pålidelige og sikrere. Ultralydsvejledning har væsentligt forbedret succesraten for regional anæstesi, hvilket reducerer komplikationer ved at muliggøre nøjagtig visualisering af relevante anatomiske strukturer. Succesfulde ultralydsvejledte blokke kræver dog grundigt kendskab til sonoanatomi. Uden denne ekspertise er der risiko for forkert anæstesiplacering, hvilket potentielt kan føre til blokeringsfejl eller utilsigtede komplikationer.

Erfarne anæstesiologer, der er dygtige til sonoanatomi, kan nemt fortolke ultralydsbilleder, men dem med begrænset erfaring har ofte vanskeligheder. Dette fremhæver behovet for pædagogiske værktøjer, der kan hjælpe med undervisning og forbedring af identifikation af anatomiske pejlemærker. Udviklingen af ​​AI-baserede systemer, såsom ChatGPT-4, til dette formål kunne revolutionere træningen af ​​regionale anæstesiteknikker ved at give feedback i realtid på ultralydsbilleder.

Primært mål:

Det primære formål med denne undersøgelse er at evaluere nøjagtigheden og effektiviteten af ​​ChatGPT-4 til at identificere sonoanatomiske vartegn fra ultralydsbilleder under regionale anæstesiprocedurer.

Sekundært mål:

Et sekundært mål er at vurdere, om AI-modellen kan evaluere nøjagtigheden af ​​blokapplikationer ved at analysere ultralydsbillederne og bestemme blokkens succes baseret på sonoanatomiske træk og blokplacering.

Forventede fordele:

Undersøgelsen har til formål at undersøge, om AI-baserede systemer kan integreres i uddannelsesmiljøer for at hjælpe anæstesiologer med at mestre sonoanatomi til regional anæstesi. Ved at lette den nøjagtige identifikation af anatomiske strukturer kan AI potentielt forbedre indlæringskurven og forbedre bloksuccesraterne. Resultaterne af denne undersøgelse kan føre til udvikling af avancerede værktøjer til træning og udførelse af ultralydsstyret regionalbedøvelse, til gavn for både nybegyndere og erfarne anæstesiologer.

Potentielle risici:

Der er ingen forventede risici for deltagerne i denne undersøgelse, da der ikke vil blive indsamlet persondata, og undersøgelsen involverer kun analyse af ultralydsbilleder.

Studiedesign:

Dette er en prospektiv, observationsundersøgelse, der vil blive udført på Health Sciences University Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Research Hospital. Undersøgelsen vil omfatte patienter i alderen 18 år og ældre, som er under operation og modtager regionalbedøvelse under ultralydsvejledning til analgesi eller anæstesi. Samtykke vil blive indhentet fra alle patienter før deltagelse i undersøgelsen.

Dataindsamling:

Kun ultralydsbilleder fra procedurerne vil blive optaget uden indsamling af personlige eller identificerbare patientdata. Hver regional anæstesiblok vil blive dokumenteret trin-for-trin gennem ultralydsbilleder. Disse billeder vil omfatte nøgletrin såsom sondeposition, orientering og de anatomiske strukturer, der visualiseres under proceduren. Placeringen og orienteringen af ​​ultralydssonden under blokeringen vil også blive registreret.

AI-modelkonfiguration:

En tilpasset GPT-4 model vil blive udviklet og trænet til at analysere ultralydsbillederne. Baseret på sondens position, placeringsregion og det anatomiske plan, vil AI forsøge at identificere de sonoanatomiske strukturer, der er til stede i ultralydsbillederne. Modellen vil også lave forudsigelser vedrørende typen af ​​regional blok, der udføres.

Ud over at identificere anatomiske vartegn vil AI-modellen vurdere blokkens succes ved at analysere de endelige billeder fra hver procedure. Det vil give en forudsigelse af, om blokken blev anvendt med succes baseret på de anatomiske strukturer og positionering af nålen og bedøvelsesmidlet.

Evaluering af AI-forudsigelser:

Nøjagtigheden af ​​AI's forudsigelser vedrørende anatomiske vartegn og bloksucces vil blive evalueret af en erfaren anæstesiolog med ekspertise i regional anæstesi. Denne ekspert vil sammenligne AI's forudsigelser med deres egne fortolkninger af ultralydsbillederne for at vurdere AI'ens ydeevne.

Studieresultat:

Det primære resultat vil være nøjagtigheden af ​​ChatGPT-4 til at identificere sonoanatomiske strukturer i ultralydsbilleder. Det sekundære resultat vil være nøjagtigheden af ​​AI-modellen til at evaluere succesen af ​​blokapplikationer. Disse resultater vil blive sammenlignet med evalueringerne fra den erfarne anæstesiolog for at bestemme AI-modellens effektivitet.

Konklusion:

Denne undersøgelse søger at udforske potentialet af kunstig intelligens, specifikt ChatGPT-4, til at hjælpe med at identificere anatomiske vartegn under ultralydsstyret regional anæstesi. Ved at evaluere AI'ens nøjagtighed sigter undersøgelsen på at bidrage til udviklingen af ​​innovative træningsværktøjer, der kan forbedre uddannelsen og praktiseringen af ​​regionale anæstesiteknikker.

Undersøgelsestype

Undersøgelsestype

Beskriver karakteren af ​​en klinisk undersøgelse. Undersøgelsestyper omfatter interventionelle undersøgelser (også kaldet kliniske forsøg), observationsundersøgelser (herunder patientregistre) og udvidet adgang.
Observationel

Tilmelding (Faktiske)

Tilmelding

Antallet af deltagere i en klinisk undersøgelse. Den "forventede" tilmelding er det mål for antallet af deltagere, som forskerne skal bruge til undersøgelsen.
147

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiekontakt

Navn og kontaktoplysninger for den person, der kan besvare spørgsmål om tilmelding til en klinisk undersøgelse. Hvert sted, hvor undersøgelsen udføres, kan også have en specifik kontaktperson, som kan være bedre i stand til at besvare disse spørgsmål.

Studiesteder

  • Kalkun
      • Istanbul, Kalkun, 34303
        • Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Berettigelseskriterier

De nøglekrav, som personer, der ønsker at deltage i et klinisk studie, skal opfylde eller de egenskaber, de skal have. Kvalifikationskriterier består af både inklusionskriterier (som er nødvendige for at en person kan deltage i undersøgelsen) og eksklusionskriterier (som forhindrer en person i at deltage). Typer af berettigelseskriterier omfatter, om en undersøgelse accepterer raske frivillige, har alders- eller aldersgruppekrav eller er begrænset af køn.

Aldre berettiget til at studere

  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Undersøgelsen vil omfatte voksne patienter i alderen 18 år eller ældre, som skal opereres på Health Sciences University Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Research Hospital. Disse patienter vil modtage regionalbedøvelse under ultralydsvejledning, og de, der underskriver en informeret samtykkeerklæring, vil blive inkluderet. Undersøgelsen vil udelukke patienter under 18 år, dem uden en kirurgisk historie, patienter, der ikke modtog regionalbedøvelse under ultralydsvejledning, og dem, der ikke underskriver den informerede samtykkeerklæring. Denne population giver en repræsentativ prøve af voksne kirurgiske patienter, der gennemgår regional anæstesi, hvilket gør den velegnet til at evaluere nøjagtigheden af ​​AI til at identificere sonoanatomiske vartegn i ultralydsbilleder.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Patienter i alderen 18 år eller ældre.
  • Patienter under operation.
  • Patienter, der modtager en regional anæstesiteknik under ultralydsvejledning.
  • Patienter, der har underskrevet en informeret samtykkeerklæring.

Ekskluderingskriterier:

  • Patienter under 18 år.
  • Patienter uden en historie med operation.
  • Patienter, der ikke har modtaget nogen regional anæstesiteknik under ultralydsvejledning.
  • Patienter, der ikke har underskrevet de påkrævede informerede samtykkedokumenter, vil ikke blive inkluderet i undersøgelsen.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Primære resultatmål

I et klinisk studies protokol er det planlagte resultatmål, der er det vigtigste for at evaluere effekten af ​​en intervention/behandling. De fleste kliniske undersøgelser har ét primært resultatmål, men nogle har mere end ét.
Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
nøjagtigheden af ​​ChatGPT-4
Tidsramme: umiddelbart efter proceduren
Nøjagtighed vil blive defineret som AI-modellens evne til korrekt at identificere centrale anatomiske vartegn (f.eks. nerver, muskler, blodkar og fascieplaner), der er afgørende for vellykket blokudførelse, sammenlignet med guldstandardfortolkningerne leveret af en erfaren anæstesiolog.
umiddelbart efter proceduren

Sekundære resultatmål

Sekundære resultatmål

I en klinisk undersøgelses protokol er et planlagt resultatmål, der ikke er lige så vigtigt som det primære resultatmål for at evaluere effekten af ​​en intervention, men som stadig er af interesse. De fleste kliniske undersøgelser har mere end ét sekundært resultatmål.
Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
ChatGPT-4's nøjagtighed i at forudsige den specifikke blok, der udføres
Tidsramme: umiddelbart efter proceduren
ChatGPT-4 får til opgave at identificere typen af ​​regional anæstesiblok (f.eks. supraclavikulær blokering, femoral nerveblok) der udføres, baseret på de sonoanatomiske strukturer og probeposition vist i ultralydsbillederne.
umiddelbart efter proceduren
ChatGPT-4's nøjagtighed i vurderingen af ​​blokkens succes
Tidsramme: umiddelbart efter proceduren
ChatGPT-4 vil analysere ultralydsbillederne efter blokering og vurdere, om blokeringen var vellykket, baseret på faktorer som nåleplacering, lokalbedøvelsesspredning og nærhed til målstrukturer.
umiddelbart efter proceduren

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Sponsor

Den organisation eller person, der igangsætter undersøgelsen, og som har myndighed og kontrol over undersøgelsen.
Kanuni Sultan Suleyman Training and Research Hospital

Efterforskere

Efterforskere

En forsker involveret i et klinisk studie. Beslægtede termer omfatter stedets principal investigator, site sub-investigator, studieformand, undersøgelsesleder og undersøgelseshovedinvestigator.
  • Ledende efterforsker: Engin ihsan Turan, Specialist, Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Faktiske)

Studiestart

Den faktiske dato, hvor den første deltager blev tilmeldt en klinisk undersøgelse. Den "forventede" undersøgelses startdato er den dato, som forskerne tror vil være undersøgelsens startdato.
17. oktober 2024

Primær færdiggørelse (Faktiske)

Primær færdiggørelse

Den dato, hvor den sidste deltager i et klinisk studie blev undersøgt eller modtog en intervention for at indsamle endelige data for det primære resultatmål. Hvorvidt det kliniske studie sluttede i henhold til protokollen eller blev afsluttet, påvirker ikke denne dato. For kliniske undersøgelser med mere end ét primært resultatmål med forskellige afslutningsdatoer refererer dette udtryk til den dato, hvor dataindsamlingen er afsluttet for alle de primære resultatmål. Den "forventede" primære afslutningsdato er den dato, som forskerne tror vil være den primære afslutningsdato for undersøgelsen.
15. februar 2025

Studieafslutning (Faktiske)

Studieafslutning

Den dato, hvor den sidste deltager i et klinisk studie blev undersøgt eller modtog en intervention/behandling for at indsamle endelige data for de primære resultatmål, sekundære udfaldsmål og uønskede hændelser (det vil sige den sidste deltagers sidste besøg). Den "forventede" undersøgelses afslutningsdato er den dato, som forskerne tror vil være undersøgelsens afslutningsdato.
16. februar 2025

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

Først indsendt

Den dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator første gang indsendte en undersøgelsespost til ClinicalTrials.gov. Der er typisk en forsinkelse på et par dage mellem den første indsendte dato og postens tilgængelighed på ClinicalTrials.gov (den første offentliggjorte dato).
12. oktober 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

Den dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator første gang indsender en undersøgelsespost, der er i overensstemmelse med National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontrol (QC) gennemgangskriterier. Sponsoren eller investigatoren skal muligvis revidere og indsende en undersøgelsespost en eller flere gange, før NLM's kvalitetskontrolkriterier er opfyldt. Det er sponsorens eller investigatorens ansvar at sikre, at undersøgelsesposten er i overensstemmelse med NLM QC-gennemgangskriterierne.
12. oktober 2024

Først opslået (Faktiske)

Først opslået

Datoen, hvor undersøgelsesposten først var tilgængelig på ClinicalTrials.gov efter National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontrol (QC) gennemgang er afsluttet. Der er typisk en forsinkelse på et par dage mellem den dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator indsendte undersøgelsesposten, og den første offentliggjorte dato.
15. oktober 2024

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

Sidste opdatering sendt

Den seneste dato, hvor ændringer i en undersøgelsespost blev gjort tilgængelig på ClinicalTrials.gov. Der kan være en forsinkelse mellem det tidspunkt, hvornår ændringerne blev indsendt til ClinicalTrials.gov af undersøgelsens sponsor eller investigator (datoen for sidste opdatering afsendt) og den sidste opdatering, der blev sendt.
25. marts 2025

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

Den seneste dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator indsendte ændringer til en undersøgelsespost, der er i overensstemmelse med National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontrol (QC) gennemgangskriterier. Det er sponsorens eller investigatorens ansvar at sikre, at undersøgelsesposten er i overensstemmelse med NLM QC-gennemgangskriterierne.
18. februar 2025

Sidst verificeret

Sidst verificeret

Den seneste dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator bekræftede oplysningerne om en klinisk undersøgelse på ClinicalTrials.gov som nøjagtige og aktuelle. Hvis en undersøgelse med rekrutteringsstatus som rekruttering; rekrutterer endnu ikke; eller aktiv, ikke rekruttering er ikke blevet bekræftet inden for de seneste 2 år, er undersøgelsens rekrutteringsstatus vist som ukendt.
1. februar 2025

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Andre undersøgelses-id-numre

Andre undersøgelses-id-numre

Andre identifikatorer eller ID-numre end NCT-nummeret, der er tildelt til en klinisk undersøgelse af undersøgelsens sponsor, finansieringsgivere eller andre. Disse numre kan omfatte unikke identifikatorer fra andre forsøgsregistre og National Institutes of Health-bevillingsnumre.
  • SONOANATOMY-AI

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

UBESLUTET

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Cookieindstillinger

Vi bruger cookies for at sikre, at vi giver dig den bedste oplevelse på vores hjemmeside. For flere detaljer skal du læse omhyggeligt vores Politik om beskyttelse af personlige oplysninger og cookies. ...>>>Du kan når som helst ændre dine præferencer eller trække dit samtykke tilbage ved at slette cookies fra din hjemmeside eller computer som beskrevet i politikken. Accepter det og vælg dine præferencer ved at markere de tilsvarende felter i afsnittet "Administrer indstillinger" nedenfor. Læs vores servicevilkår omhyggeligt, inden du fortsætter med at bruge nogen del af dette websted.
«Administrer indstillinger