Evaluering af succesen med kunstige intelligensmodeller til fortolkning af arterielle bølgeformanalysedata

Denne prospektive observationsundersøgelse sigter mod at evaluere evnen til kunstig intelligens (AI) modeller til at fortolke arterielle bølgeformanalysedata opnået fra et hæmodynamisk overvågningssystem. Undersøgelsen vil fokusere på at vurdere nøjagtigheden af ​​CHATGPT-4 og GEMINI 2.0 til at påvise hæmodynamiske abnormiteter, give diagnostiske forslag og tilbyde behandlingsanbefalinger baseret på arterielle bølgeformdata indsamlet fra elektiv kirurgiske patienter.

Baggrunds- og rationale arteriel bølgeformanalyse er en kritisk komponent i avanceret hæmodynamisk overvågning, der giver realtidsindsigt i hjerteproduktion, vaskulær resistens og volumenstatus. Disse parametre er vigtige for at vejlede perioperativ væskestyring og optimere hæmodynamisk stabilitet hos kirurgiske og kritisk syge patienter. Mens automatiserede overvågningssystemer genererer store mængder data, forbliver fortolkningen af ​​disse bølgeformer afhængig af klinikerekspertise. Integrationen af ​​AI-baserede beslutningsstøtteværktøjer i denne sammenhæng kan forbedre klinisk beslutningstagning i realtid og reducere arbejdsbyrden for sundhedsudbydere.

Undersøgelsesmål

Det primære mål med denne undersøgelse er at bestemme AI -modellernes evne til at analysere arterielle bølgeformdata og detektere klinisk signifikante hæmodynamiske abnormiteter. De sekundære mål er:

For at vurdere overensstemmelsen mellem AI-genererede diagnoser og ekspertbedøvelsesvurderinger.

At evaluere den kliniske passende af AI-genererede behandlingsanbefalinger.

At undersøge den potentielle rolle AI i kliniske beslutningsstøttesystemer til hæmodynamisk overvågning.

Undersøgelsesdesign og metodologi

Denne undersøgelse vil blive udført på to sundhedsinstitutioner på tertiært niveau:

Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital Başakşehir Çam og Sakura City Hospital Undersøgelsen vil omfatte voksne patienter, der gennemgår valgfri kirurgi, der kræver intraoperativ arteriel bølgeformovervågning som en del af rutinemæssig perioperativ pleje.

Dataindsamlingsproces hæmodynamiske data indsamles fra deltagere ved hjælp af det mest care hæmodynamiske overvågningssystem, som rutinemæssigt bruges i perioperative omgivelser.

Dataindsamling finder sted på tre tidspunkter:

Pre-anestesi (baseline hæmodynamisk status inden induktion) post-anestesi-induktion (efter intubation, før kirurgisk snit) intraoperativ periode (under nøgle kirurgiske begivenheder, der kræver hæmodynamisk intervention), hvis en intervention har brug for ifølge arteriel bølgeanalyse, vil vi også tage data før og efter intervention.

AI-baseret analyse

De indsamlede arterielle bølgeformdata vil blive anonymiseret og behandlet af AI-modeller (ChatGPT-4 og Gemini 2.0) for at give:

Abnormalitetsdetektion - Identificering af eventuelle afvigelser fra normale hæmodynamiske parametre.

Diagnostiske forslag - Tilvejebringelse af sandsynlige kliniske diagnoser baseret på bølgeformmønstrene.

Behandlingsanbefalinger - antyder mulige interventioner for at optimere hæmodynamisk status.

Ekspertvalidering AI-genererede resultater vil blive gennemgået uafhængigt af erfarne anæstesiologer for at vurdere deres nøjagtighed og kliniske relevans.

Koncordansen mellem AI -udgange og ekspertvurderinger vil blive statistisk analyseret.

Resultatmålinger

Primært resultat:

Nøjagtighed af AI -modeller til påvisning af hæmodynamiske abnormiteter sammenlignet med ekspertvurderinger.

Sekundære resultater:

Konkordance mellem AI-genererede diagnoser og anæstesiologdiagnoser. Klinisk hensigtsmæssighed af AI-genererede behandlingsanbefalinger sammenlignet med standard klinisk praksis.

AI-modellernes potentielle rolle i forbedring af klinisk beslutningstagning i perioperativ hæmodynamisk håndtering.

Etiske overvejelser Undersøgelsen involverer ikke yderligere interventioner ud over rutinemæssig klinisk overvågning.

Ingen patientidentificerbare data vil blive brugt i AI-modelanalyse. Informeret samtykke opnås fra alle deltagere inden tilmelding. Undersøgelsen er godkendt af de relevante etiske udvalg på begge deltagende institutioner.

Undersøgelsestidslinje Planlagt studievarighed: 6 måneder Estimeret startdato: 15. februar 2025 Estimeret færdiggørelsesdato: 15. august 2025 Potentiel påvirkning

Denne undersøgelse vil give værdifuld indsigt i AI's rolle i automatiseret hæmodynamisk overvågning og perioperativ beslutningsstøtte. Hvis det lykkes, kunne AI-drevet analyse af arterielle bølgeformdata:

Forbedre patientsikkerhed gennem tidlig påvisning af hæmodynamiske abnormiteter. Forbedre effektiviteten ved at hjælpe anæstesiologer med datatolkning. Reducer arbejdsbyrden for perioperative og kritiske plejeteam. Support fremtidige AI-baserede kliniske beslutningsstøtteværktøjer til hæmodynamisk overvågning.