AI Assisted Preoperative Assessment for ASA Classification and ICU Admission
20. August 2026 aktualisiert von: Zeynep Lee, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
AI Assisted Clinical Decision-making in Preoperative Anesthesia Assessment: a Comparision of Clinicians, ChatGPT and Gemini
This prospective observational study evaluates the performance of artificial intelligence (AI) models in preoperative anesthesia assessment.
Preoperative clinical data from adult patients undergoing elective surgery are independently evaluated by clinicians and AI models (ChatGPT and Gemini).
The study compares their assessments of American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification and the predicted need for intensive care unit (ICU) admission within the first 24 hours after surgery.
Actual postoperative ICU admission is used as the clinical outcome for evaluating predictive performance.
No treatment or clinical decision is determined by the AI models, and patient management is performed according to routine clinical practice.
Studienübersicht
Status
Aktiv, nicht rekrutierend
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
2500
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Istanbul
-
Istanbul, Istanbul, Türkei (türkiye), 34147
- Bakırkoy Dr. Sadi Konuk Training and Research Hospital
-
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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
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Adult patients undergoing elective surgery who are evaluated in the preoperative anesthesia clinic at Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital.
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Age 18 years or older
- Scheduled for elective surgery
- Evaluated in the preoperative anesthesia clinic
- Provision of informed consent
Exclusion Criteria:
- Pregnancy
- Presence of an upper respiratory tract infection
- Active herpes infection or active wound and/or lesion in the anesthesia-related area
- Age under 18 years
- Emergency surgery
- Planned cardiovascular surgery
- Incomplete clinical data
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
elective surgical patients
Adult patients undergoing elective surgery who undergo routine preoperative anesthesia assessment.
Preoperative clinical data from each participant are independently evaluated by the clinician and the AI models ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within the first 24 postoperative hours.
AI assessments do not influence clinical management or patient care.
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Preoperative clinical data are independently evaluated using ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within 24 hours after surgery.
AI-generated assessments are used for research purposes only and do not influence clinical decision-making or patient care.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Agreement in ASA Physical Status Classification
Zeitfenster: During preoperative assessment
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Agreement between clinician-assigned and AI-generated ASA Physical Status classifications will be evaluated for ChatGPT and Gemini using linear weighted kappa statistics.
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During preoperative assessment
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Prediction of Postoperative ICU Admission
Zeitfenster: Within the first 24 hours after surgery
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The accuracy of preoperative predictions of postoperative ICU admission made by the clinician, ChatGPT, and Gemini will be evaluated against actual ICU admission occurring within the first 24 hours after surgery.
Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy will be calculated for each evaluator.
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Within the first 24 hours after surgery
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Studienleiter: evrim kucur tülübaş, MD, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training 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)
16. Februar 2026
Primärer Abschluss (Geschätzt)
20. August 2026
Studienabschluss (Geschätzt)
20. August 2026
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
20. August 2026
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
20. August 2026
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
24. August 2026
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
24. August 2026
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
20. August 2026
Zuletzt verifiziert
1. August 2026
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 2026/51
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Beschreibung des IPD-Plans
Individual participant data will not be shared due to patient confidentiality and data protection considerations.
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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