Evaluering af ChatGPT-4's successonoanatomi

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.