AI Assisted Preoperative Assessment for ASA Classification and ICU Admission
20 de agosto de 2026 actualizado por: 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.
Descripción general del estudio
Estado
Activo, no reclutando
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
2500
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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-
Istanbul
-
Istanbul, Istanbul, Turquía (Türkiye), 34147
- Bakırkoy Dr. Sadi Konuk Training and Research Hospital
-
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Adult patients undergoing elective surgery who are evaluated in the preoperative anesthesia clinic at Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital.
Descripción
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
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
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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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Agreement in ASA Physical Status Classification
Periodo de tiempo: 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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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Prediction of Postoperative ICU Admission
Periodo de tiempo: 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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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Investigadores
- Director de estudio: evrim kucur tülübaş, MD, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
16 de febrero de 2026
Finalización primaria (Estimado)
20 de agosto de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
20 de agosto de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
20 de agosto de 2026
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de agosto de 2026
Publicado por primera vez (Actual)
24 de agosto de 2026
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
24 de agosto de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de agosto de 2026
Última verificación
1 de agosto de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- 2026/51
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Descripción del plan IPD
Individual participant data will not be shared due to patient confidentiality and data protection considerations.
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .