Keinotekoisten älykkyysmallien onnistumisen arviointi valtimoiden aaltomuodianalyysien tietojen tulkinnassa
Tämän havainnollisen tutkimuksen tavoitteena on arvioida keinotekoisten älykkyysmallien kykyä tulkita valtimoiden aaltomuodon analyysitietoja, jotka on saatu hemodynaamisesta seurantajärjestelmästä aikuisilla potilailla, joille tehdään valinnainen leikkaus. Tärkeimmät kysymykset, joihin sen tavoitteena on vastata, ovat:
Voivatko AI-mallit (chatgpt-4 ja gemini 2.0) havaita tarkasti hemodynaamiset poikkeavuudet valtimoiden aaltomuototiedoissa? Kuinka hyvin AI: n luomat diagnoosit ovat yhdenmukaisia asiantuntija-anestesiologin arviointien kanssa? Ovatko AI: n tuotetut hoitosuositukset kliinisesti sopivia?
Osallistujat:
Suorita standardi hemodynaaminen seuranta valtimoiden aaltomuodon analyysilaitteella (MalseCare).
Niiden nimettömät hemodynaamiset tiedot analysoidaan AI -malleilla epänormaalisuuden havaitsemiseksi, diagnoosehdotusten ja hoitosuosituksille.
On kokeneiden anestesiologien tarkistamista ja validoimia AI-generoituja tuloksia.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on arvioida, voivatko AI-mallit toimia päätöksenteon tukityökaluina perioperatiivisessa ja kriittisessä hoidossa parantamalla monimutkaisen hemodynaamisen tiedon tulkintaa, mikä parantaa potilaiden turvallisuutta, diagnostista tarkkuutta ja kliinistä tehokkuutta.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Tämän mahdollisen havainnollisen tutkimuksen tavoitteena on arvioida keinotekoisten älykkyysmallien kykyä tulkita valtimoiden aaltomuodon analyysitiedot, jotka on saatu hemodynaamisesta seurantajärjestelmästä. Tutkimuksessa keskitytään CHATGPT-4: n ja Gemini 2.0: n tarkkuuden arviointiin hemodynaamisten poikkeavuuksien havaitsemisessa, diagnostisten ehdotusten tarjoamisessa ja hoitosuositusten tarjoamisessa valtimoiden kirurgisista potilaista kerättyjen valtimoiden aaltomuototietojen perusteella.
Tausta- ja perus- ja perusvaltimoiden aaltomuodosanalyysi on kriittinen komponentti edistyneelle hemodynaamiselle seurannalle, joka tarjoaa reaaliaikaisia käsityksiä sydämen ulostuloon, verisuoniresistenssiin ja tilavuustilaan. Nämä parametrit ovat välttämättömiä perioperatiivisen nesteen hallinnan ohjaamiseksi ja hemodynaamisen stabiilisuuden optimoimiseksi kirurgisilla ja kriittisesti sairailla potilailla. Vaikka automatisoidut valvontajärjestelmät tuottavat suuria määriä tietoja, näiden aaltomuotojen tulkinta on edelleen riippuvainen kliinisen asiantuntemuksesta. AI-pohjaisten päätöksenteon tukityökalujen integrointi tässä yhteydessä voisi parantaa reaaliaikaista kliinistä päätöksentekoa ja vähentää terveydenhuollon tarjoajien työmäärää.
Opintotavoitteet
Tämän tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena on määrittää AI -mallien kyky analysoida valtimoiden aaltomuototietoja ja havaita kliinisesti merkittäviä hemodynaamisia poikkeavuuksia. Toissijaiset tavoitteet ovat:
Arvioida AI-generoitujen diagnoosien ja asiantuntija-anestesiologin arviointien vastaavuus.
Arvioida AI: n tuotettujen hoitosuositusten kliininen tarkoituksenmukaisuus.
Tutkia AI: n potentiaalista roolia hemodynaamisen seurannan kliinisissä päätöksenteossa.
Tutkimuksen suunnittelu ja metodologia
Tämä tutkimus tehdään kahdessa korkea-asteen terveydenhuollon laitoksessa:
Terveystieteen yliopisto İstanbul Kanuni Sultan Süleymanin koulutus- ja koulutussairaala Başakşehir çam ja Sakura City Hospital. Tutkimukseen kuuluu aikuisia potilaita, joille tehdään valinnainen leikkaus, jotka vaativat intraoperatiivista valtimoiden aaltomuotoa osana rutiininomaista perioperatiivista hoitoa.
Tiedonkeruuprosessi hemodynaaminen tieto kerätään osallistujilta, jotka käyttävät eniten hoidon hemodynaamista seurantajärjestelmää, jota käytetään rutiininomaisesti perioperatiivisissa asetuksissa.
Tiedonkeruu tapahtuu kolmessa aikapisteessä:
Anestesia (lähtötilanteen hemodynaaminen tila ennen induktiota) anestesian jälkeinen induktio (intubaation jälkeen, ennen kirurgista viiltoa) intraoperatiivista ajanjaksoa (hemodynaamista interventiota vaativien avainten aikana, jotka vaativat hemodynaamista interventiota). interventio.
AI-pohjainen analyysi
Kerätyt valtimoiden aaltomuototiedot nimettyy ja käsittelee AI-mallit (ChatgPT-4 ja Gemini 2.0) tarjoamaan:
Epänormaalisuuden havaitseminen - poikkeamien tunnistaminen normaaleista hemodynaamisista parametreista.
Diagnostiset ehdotukset - todennäköisten kliinisten diagnoosien tarjoaminen aaltomuotojen perusteella.
Hoitosuositukset - ehdottaa mahdollisia interventioita hemodynaamisen tilan optimoimiseksi.
Kokeneet anestesiologit tarkistavat asiantuntijoiden validointi AI: n tuottamat tulokset arvioidakseen niiden tarkkuutta ja kliinistä merkitystä.
AI -tulosten ja asiantuntija -arviointien välistä vastaavuutta analysoidaan tilastollisesti.
Lopputulokset
Ensisijainen tulos:
AI -mallien tarkkuus hemodynaamisten poikkeavuuksien havaitsemisessa asiantuntijaarviointeihin verrattuna.
Toissijaiset tulokset:
Yhdenmukaisuus AI: n generoitujen diagnoosien ja anestesiologin diagnoosien välillä. AI-generoitujen hoitosuositusten kliininen tarkoituksenmukaisuus verrattuna tavanomaiseen kliiniseen käytäntöön.
AI-mallien potentiaalinen rooli kliinisen päätöksenteon parantamisessa perioperatiivisessa hemodynaamisessa hoidossa.
Eettiset näkökohdat Tutkimukseen ei liity ylimääräisiä interventioita rutiininomaisen kliinisen seurannan ulkopuolella.
AI-mallianalyysissä ei käytetä potilasta tunnistavia tietoja. Kaikilta osallistujilta saadaan tietoinen suostumus ennen ilmoittautumista. Asiaankuuluvat eettiset komiteat ovat hyväksyneet tutkimuksen molemmissa osallistuvissa laitoksissa.
Tutkimuksen aikataulu Suunniteltu tutkimus Kesto: 6 kuukauden arvioitu aloituspäivä: 15. helmikuuta 2025 Arvioitu valmistumispäivä: 15. elokuuta 2025 Mahdolliset vaikutukset
Tämä tutkimus tarjoaa arvokkaita näkemyksiä AI: n roolista automatisoidussa hemodynaamisessa seurannassa ja perioperatiivisessa päätöksenteossa. Jos valtimoiden aaltomuototietojen AI-ohjattu analyysi voi:
Paranna potilaan turvallisuutta havaitsemalla hemodynaamiset poikkeavuudet varhaisessa vaiheessa. Paranna tehokkuutta auttamalla anestesiologeja tietojen tulkinnassa. Vähennä perioperatiivisten ja kriittisten hoitotiimien työmäärää. Tukea tulevia AI-pohjaisia kliinisiä päätöksenteon tukityökaluja hemodynaamiseen seurantaan.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Engin ihsan Turan, Specialist
- Puhelinnumero: 05382431114
- Sähköposti: enginihsan@hotmail.com
Opiskelupaikat
-
-
-
Istanbul, Turkki, 34303
- Rekrytointi
- Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
-
Ottaa yhteyttä:
- Engin ihsan Turan
- Puhelinnumero: 05382431114
- Sähköposti: enginihsan@hotmail.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Tämä tutkimus sisältää aikuispotilaat (≥ 18 -vuotiaat) valinnaisen leikkauksen, joka vaatii intraoperatiivista valtimoiden aaltomuodon seurantaa osana rutiininomaista perioperatiivista hoitoa. Väestö koostuu potilaista kahdesta kolmannen asteen sairaalasta, joissa käytetään säännöllisesti edistyneitä hemodynaamisia seurantaa eniten hoitojärjestelmällä.
Osallistujat valitaan niiden jatkuvan valtimopaineen seurannan kelpoisuuden perusteella, mikä varmistaa standardisoidun tietojoukon AI -analyysiä varten. Tutkimuspopulaatio edustaa monipuolista kirurgisia toimenpiteitä, mukaan lukien, mutta rajoittumatta:
Yleinen leikkaus (esim. Vatsan, maksaston, kolorektaalisen toimenpiteet)
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Ikä ≥ 18 vuotta
- Valinnainen leikkaus valtimoiden aaltomuodon seurannalla osana tavanomaista perioperatiivista hoitoa
- Hemodynaaminen data, joka on tallennettu onnistuneesti käyttämällä eniten hoitoa hemodynaamista seurantajärjestelmää
- Pystyy tarjoamaan tietoisen suostumuksen osallistumiseen tutkimukseen
Poissulkemiskriteerit:
- Epätäydelliset tai vioittuneet hemodynaamiset tiedot (esim. Signaali esineet estävät luotettavan analyysin)
- Hätäkirurgiatapaukset
- Potilaat, joilla on vakavia rytmihäiriöitä tai hemodynaamista epävakautta, jotka saattavat häiritä valtimoiden aaltomuotoa
- Kieltäytyminen osallistumisesta tai suostumuksen peruuttamisesta
- Potilaat, joilla on vasta -aiheita valtimokatetroinnissa (esim. Kaagulopatia, vaikea perifeerinen verisuonisairaus)
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tarkkuus
Aikaikkuna: 1 päivä
|
AI -mallien tarkkuus hemodynaamisten poikkeavuuksien havaitsemisessa (tosi tai väärä).
|
1 päivä
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
AI: n generoitujen diagnoosien ja asiantuntija-anestesiologin diagnoosien yhdenmukaisuus
Aikaikkuna: 1 päivä
|
AI-generoituja diagnostisia ehdotuksia verrataan anestesiologien (tosi tai vääriä) tekemiin lopulliseen diagnoosiin.
|
1 päivä
|
|
AI: n generoitujen hoitosuositusten kliininen tarkoituksenmukaisuus
Aikaikkuna: 1 päivä
|
AI-ehdotettujen hoitomuotojen merkitys ja tarkkuus arvioidaan tavanomaisella kliinisellä hallinnalla (tosi tai väärä).
|
1 päivä
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- mostcare
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .