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Leistungsvergleich großer Sprachmodelle bei der Ultraschallinterpretation von TAP-Blöcken: Eine doppelblinde prospektive Studie

2. Februar 2026 aktualisiert von: Engin Ihsan Turan, Kanuni Sultan Suleyman Training and Research Hospital

Vergleich der Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle bei der Ultraschallinterpretation von TAP-Blöcken: Eine doppelblinde prospektive Studie

Ziel dieser Studie ist es herauszufinden, wie genau zwei künstliche Intelligenz (KI)-Modelle, Gemini 2.5 Pro und ChatGPT-5.1, Ultraschallvideos der Transversus-Abdominis-Ebene (TAP)-Blockade interpretieren können, einer regionalen Anästhesietechnik zur Schmerzkontrolle nach Operationen.

Die Hauptfragen, die diese Studie beantworten soll, sind:

Wie genau kann jedes KI-Modell anatomische Strukturen auf TAP-Block-Ultraschallvideos identifizieren? Können die KI-Modelle die Ausbreitung des Lokalanästhetikums korrekt bewerten und feststellen, ob die Blockade erfolgreich ist? Wie genau stimmen die Antworten der KI-Modelle mit den Bewertungen von erfahrenen Anästhesisten überein? Es werden keine zusätzlichen Eingriffe bei den Patienten durchgeführt. TAP-Blockaden werden als Teil der routinemäßigen klinischen Versorgung durchgeführt, und die Ultraschallvideos werden aufgezeichnet und anonymisiert.

Die Teilnehmer müssen für die Studie nichts Zusätzliches tun. Erfahrene Anästhesisten werden die Videos sichten und Expertenantworten liefern. Die KI-Modelle erhalten dieselben Videos und dieselben Fragen. Ein zweiter Experte, der nicht weiß, welche Antworten von Menschen oder KI stammen, wird alle Antworten vergleichen.

Die Ergebnisse werden den Forschern helfen zu verstehen, ob fortschrittliche KI-Systeme Kliniker bei der Interpretation ultraschallgestützter regionaler Anästhesieverfahren sicher unterstützen und die Ausbildung sowie Entscheidungsfindung in der Anästhesiepraxis verbessern können.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Diese Studie zielt darauf ab, zu bewerten, wie zwei fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI)-Modelle, Gemini 2.5 Pro und ChatGPT-5.1, Ultraschallvideos von Transversus-Abdominis-Ebenen (TAP)-Block-Verfahren interpretieren. TAP-Blöcke werden als Teil der routinemäßigen klinischen Versorgung von erfahrenen Anästhesisten durchgeführt. Die während dieser Verfahren aufgezeichneten Ultraschallvideos dienen als Datenquelle für diese Studie. Über die Standardversorgung hinaus sind keine zusätzlichen Verfahren oder Patientenbeteiligungen erforderlich.

Ultraschall-Videoverarbeitung: Alle Ultraschallaufnahmen werden vollständig anonymisiert, indem Patientennamen, Daten und alle anderen identifizierenden Informationen entfernt werden.

Gemini 2.5 Pro erhält originale Videodateien. ChatGPT-5.1 erhält hochauflösende GIF-Segmente, die aus denselben Aufnahmen generiert wurden.

Beiden Modellen werden identische strukturierte Aufforderungen gegeben, die aus acht klinisch relevanten Fragen zu anatomischen Strukturen, Nadelplatzierung, Ausbreitung von Lokalanästhetika, dermatomalen Effekten und potenziellen Sicherheitsbedenken bestehen.

Expertenbeteiligung

Zwei Anästhesieexperten nehmen unabhängig teil:

Experte A wird jedes Ultraschallvideo überprüfen und denselben Satz von acht klinischen Fragen beantworten. Diese Antworten dienen als primäre menschliche klinische Referenz.

Experte B wird unabhängig alle Antworten bewerten, sowohl die von Experte A, Gemini als auch ChatGPT-5.1, nachdem sie anonymisiert und zufällig angeordnet wurden. Experte B wird nicht wissen, ob eine Antwort von einem KI-Modell oder einem menschlichen Experten stammt. Experte B wird die anatomische Genauigkeit, Klarheit, klinische Angemessenheit und die allgemeine Inhaltsqualität jeder Antwort beurteilen.

Wenn Experte A und Experte B in der Interpretation oder Qualitätsbewertung einer Antwort nicht übereinstimmen, wird ein dritter Experte (Experte C), der ebenfalls Erfahrung in ultraschallgestützter Regionalanästhesie hat, die relevanten Antworten unabhängig überprüfen. Die Bewertung von Experte C wird zur Beilegung von Diskrepanzen und zur Festlegung des endgültigen Konsenses verwendet.

Erhobene Daten

Für jedes TAP-Block-Video werden folgende Informationen aufgezeichnet:

Ultraschall- und Verfahrensdetails. Patientendemografische Deskriptoren (Alter, Geschlecht, BMI, ASA-Klassifikation), die nur zur allgemeinen Charakterisierung der Stichprobe verwendet werden.

KI-bezogene Leistungsmerkmale wie Antwortvollständigkeit, Relevanz, Konfidenzniveau und Antwortzeit.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

40

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • Türkei (türkiye)
    • Istanbul
      • Istanbul, Istanbul, Türkei (türkiye), 34303
        • Rekrutierung
        • Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Diese Studie umfasst erwachsene chirurgische Patienten, die im Rahmen der routinemäßigen Anästhesiepraxis während elektiver Operationen einen lateralen Transversus-Abdominis-Ebenen-Block (L-TAP-Block) erhalten. Die Population besteht ausschließlich aus Patienten, deren Blockverfahren bereits klinisch indiziert und von erfahrenen Anästhesisten durchgeführt werden. Es werden keine zusätzlichen Verfahren zu Forschungszwecken durchgeführt. Während der Standard-Blockpraxis aufgenommene Ultraschallvideos werden anonymisiert und analysiert. Die Studie beinhaltet keine Nachuntersuchung der Patienten oder Änderungen des klinischen Managements.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Erwachsene im Alter von 18-85 Jahren
  • ASA I-III physischer Status
  • Elektive Operation mit lateralem TAP-Block als Teil der routinemäßigen Anästhesieversorgung
  • Kompletter ultraschallgeführter Blockvorgang auf Video aufgezeichnet
  • Kann eine schriftliche Einwilligungserklärung abgeben

Ausschlusskriterien:

  • Erfolgloser oder unvollständiger TAP-Blockvorgang
  • Schlechte Ultraschallvideoqualität (Nadelspitze oder Anästhetikumausbreitung nicht sichtbar)
  • Fehlende demografische oder klinische Daten
  • Rückzug der Einwilligung jederzeit

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der anatomischen Interpretation
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Videoanalyse
Für jedes Ultraschallvideo wird die Fähigkeit beider KI-Modelle (ChatGPT-5.1 und Gemini 2.5 Pro) bewertet, die wichtigen anatomischen Strukturen des lateralen TAP-Blocks (M. obliquus internus, M. transversus abdominis, Faszienschicht, Nadelspitze) korrekt zu identifizieren. Die Genauigkeit jedes Modells wird mit der von Experten definierten Referenzantwort verglichen.
Zum Zeitpunkt der Videoanalyse

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Block Erfolgsinterpretation
Zeitfenster: Zur Zeit der Videoanalyse.
Bewertung, ob jedes KI-Modell den Block-Erfolg korrekt anhand der Nadelplatzierung und der Ausbreitung des Lokalanästhetikums im Vergleich zur Expertenreferenzbewertung bestimmt.
Zur Zeit der Videoanalyse.
Nadelflächenbewertung
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Videoanalyse.
Bestimmung, ob KI-Modelle die Nadelspitzenposition korrekt beurteilen und ob sie sich in der korrekten interfaszialen Ebene (IO-TA-Faszie) befindet, im Vergleich zur Expertenreferenz.
Zum Zeitpunkt der Videoanalyse.
Dermatom-Level-Vorhersage
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Videoanalyse.
Vergleich der vorhergesagten dermatomalen Abdeckung jedes KI-Modells (z. B. T10-T12) mit der von Experten bereitgestellten Referenz-Dermatom-Ebene.
Zum Zeitpunkt der Videoanalyse.
Risikobewusstseinsbewertung
Zeitfenster: Zur Zeit der Videoanalyse.

Bewertung, ob jedes KI-Modell potenzielle Risiken auf Ultraschallbildern korrekt identifiziert (z. B. Peritonealnähe, Gefäßstrukturen).

0 = kein Risikobewusstsein, 1 = teilweise, 2 = vollständige und angemessene Risikoidentifikation.
Zur Zeit der Videoanalyse.
Empfehlungsqualität
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Videoanalyse.

Bewertung der Angemessenheit der Vorschläge jedes Modells (z. B. Bedarf für eine zusätzliche Injektion, Repositionierung) basierend auf dem Ultraschallbild.

Qualitative Bewertung durch einen Expertenbewerter (0-10).
Zum Zeitpunkt der Videoanalyse.
Übereinstimmung zwischen Experten
Zeitfenster: Während der Expertenbewertungsphase.

Um zu bewerten, ob Experte A und Experte B für jeden Parameter konsistente Beurteilungen liefern; und um bei Bedarf Diskrepanzen durch Experte C zu lösen.

Übereinstimmung / Nichtübereinstimmung durch dritten Experten gelöst.
Während der Expertenbewertungsphase.
KI-Antwortzeit
Zeitfenster: Automatisch während der Modellausgabe erfasst.

Zeit, die jedes KI-Modell benötigt, um Antworten auf die acht standardisierten Fragen zu generieren.

Sekunden (kontinuierliche Variable).
Automatisch während der Modellausgabe erfasst.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Kanuni Sultan Suleyman Training and Research Hospital

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

15. Januar 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. April 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Mai 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. November 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. November 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

3. Dezember 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

4. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

2. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. November 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • SUCCESS OF LLMs in TAP BLOCK

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UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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