Bewertung des Erfolgs künstlicher Intelligenzmodelle bei der Interpretation von Daten der arteriellen Wellenformanalyse

Diese prospektive Beobachtungsstudie zielt darauf ab, die Fähigkeit künstlicher Intelligenzmodelle (AI) zu bewerten, die Daten der arteriellen Wellenformanalyse zu interpretieren, die aus einem hämodynamischen Überwachungssystem erhalten wurden. Die Studie konzentriert sich auf die Bewertung der Genauigkeit von ChatGPT-4 und Gemini 2.0 bei der Nachweis hämodynamischer Anomalien, der Bereitstellung diagnostischer Vorschläge und der Bereitstellung von Behandlungsempfehlungen, die auf arteriellen Wellenformdaten basieren, die von elektiven chirurgischen Patienten erfasst wurden.

Die arterielle Wellenformanalyse im Hintergrund und die Begründung ist eine kritische Komponente der fortschrittlichen hämodynamischen Überwachung und bietet Echtzeit-Einblicke in den Herzausgang, den Gefäßwiderstand und den Volumenstatus. Diese Parameter sind wichtig, um das perioperative Flüssigkeitsmanagement zu leiten und die hämodynamische Stabilität bei chirurgischen und kritisch kranken Patienten zu optimieren. Während automatisierte Überwachungssysteme große Datenmengen generieren, bleibt die Interpretation dieser Wellenformen von der Expertise des Arztes abhängig. Die Integration von KI-basierten Entscheidungsunterstützungsinstrumenten in diesem Zusammenhang könnte die klinische Entscheidungsfindung in Echtzeit verbessern und die Arbeitsbelastung für Gesundheitsdienstleister verringern.

Studienziele

Das Hauptziel dieser Studie ist es, die Fähigkeit von AI -Modellen zu bestimmen, arterielle Wellenformdaten zu analysieren und klinisch signifikante hämodynamische Anomalien zu erkennen. Die sekundären Ziele sind:

Bewertung der Übereinstimmung zwischen AI-generierten Diagnosen und Expertenanästhesistenbewertungen.

Bewertung der klinischen Angemessenheit von Behandlungsempfehlungen von AI-generierten.

Untersuchung der potenziellen Rolle von KI bei klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen für die hämodynamische Überwachung.

Studiendesign und Methodik

Diese Studie wird an zwei Gesundheitseinrichtungen auf Tertiärebene durchgeführt:

Health Science University Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Bildung und Ausbildungskrankenhaus Başakşehir çam und Sakura City Hospital Die Studie wird erwachsene Patienten umfassen, die sich einer elektiven Operation unterziehen, die im Rahmen der routinemäßigen perioperativen Versorgung eine intraoperative arterielle Wellenformüberwachung benötigen.

Datenerfassungsprozess Hämodynamische Daten werden von Teilnehmern unter Verwendung des hämodynamischen Überwachungssystems für die meisten Beträge erfasst, das routinemäßig in perioperativen Einstellungen verwendet wird.

Die Datenerfassung findet zu drei Zeitpunkten statt:

Präanästhesie (hämodynamische Basisstatus vor der Induktion) nach der Anästhesie-Induktion (nach Intubation vor chirurgischer Inzision) intraoperativer Periode (während der wichtigsten chirurgischen Ereignisse, die hämodynamische Intervention erfordern), wenn eine Intervention gemäß der arteriellen Wellenanalyse erforderlich ist Intervention.

AI-basierte Analyse

Die gesammelten arteriellen Wellenformdaten werden von AI-Modellen (CHATGPT-4 und GEMINI 2.0) anonymisiert und verarbeitet, um bereitzustellen:

Abnormalitätserkennung - Identifizierung von Abweichungen von normalen hämodynamischen Parametern.

Diagnostische Vorschläge - Bereitstellung wahrscheinlicher klinischer Diagnosen basierend auf den Wellenformmustern.

Behandlungsempfehlungen - Vorschläge für mögliche Interventionen zur Optimierung des hämodynamischen Status.

Die Ergebnisse der Expertenvalidierung werden von erfahrenen Anästhesisten unabhängig voneinander überprüft, um ihre Genauigkeit und klinische Relevanz zu bewerten.

Die Übereinstimmung zwischen KI -Ergebnissen und Expertenbewertungen wird statistisch analysiert.

Ergebnismaßnahmen

Primäres Ergebnis:

Genauigkeit von AI -Modellen bei der Erkennung hämodynamischer Anomalien im Vergleich zu Expertenbewertungen.

Sekundäre Ergebnisse:

Übereinstimmung zwischen AI-generierten Diagnosen und Anästhesistendiagnosen. Klinische Angemessenheit von Behandlungsempfehlungen für AI-generierte Behandlungen im Vergleich zur klinischen Standardpraxis.

Die potenzielle Rolle der KI-Modelle bei der Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung im perioperativen hämodynamischen Management.

Ethische Überlegungen Die Studie beinhaltet keine zusätzlichen Interventionen, die über die routinemäßige klinische Überwachung hinausgehen.

In der AI-Modellanalyse werden keine patientenidentifizierbaren Daten verwendet. Die Einverständniserklärung wird von allen Teilnehmern vor der Einschreibung eingeholt. Die Studie wurde von den zuständigen Ethikausschüssen an beiden teilnehmenden Institutionen genehmigt.

Studienzeitleiste geplante Studiendauer: 6 Monate Geschätzte Startdatum: 15. Februar 2025 Geschätzter Abschlussdatum: 15. August 2025 Potentielle Auswirkungen

Diese Studie wird wertvolle Einblicke in die Rolle von KI bei automatisierter hämodynamischer Überwachung und perioperativer Entscheidungsunterstützung liefern. Bei erfolgreichem Erfolg könnte eine AI-gesteuerte Analyse der arteriellen Wellenformdaten:

Erhöhen Sie die Patientensicherheit durch Früherkennung hämodynamischer Anomalien. Verbesserung der Effizienz durch Unterstützung von Anästhesisten bei der Dateninterpretation. Reduzieren Sie die Arbeitsbelastung für perioperative und kritische Pflegeteams. Unterstützen Sie zukünftige kI-basierte klinische Entscheidungsunterstützungsinstrumente für die hämodynamische Überwachung.