A mesterséges intelligencia modellek sikerének értékelése az artériás hullámforma elemzési adatok értelmezésében

Ennek a prospektív megfigyelési tanulmánynak a célja a mesterséges intelligencia (AI) modellek képességének felmérése a hemodinamikai megfigyelő rendszerből kapott artériás hullámforma -elemzések értelmezésére. A tanulmány a CHATGPT-4 és a Gemini 2.0 pontosságának felmérésére összpontosít a hemodinamikai rendellenességek kimutatásában, a diagnosztikai javaslatok nyújtásában, valamint a választási műtéti betegektől gyűjtött artériás hullámformák alapú kezelési ajánlásainak nyújtásában.

A háttér és az indoklás artériás hullámforma elemzése a fejlett hemodinamikai megfigyelés kritikus eleme, amely valós idejű betekintést nyújt a szívteljesítménybe, az érrendszeri ellenállásba és a térfogat állapotába. Ezek a paraméterek nélkülözhetetlenek a műtéti és kritikusan beteg betegek hemodinamikai stabilitásának irányításához és a hemodinamikai stabilitás optimalizálásához. Míg az automatizált megfigyelő rendszerek nagy mennyiségű adatot generálnak, ezen hullámformák értelmezése továbbra is a klinikusok szakértelmétől függ. Az AI-alapú döntéshozó eszközök integrálása ebben az összefüggésben javíthatja a valós idejű klinikai döntéshozatalt és csökkentheti az egészségügyi szolgáltatók munkaterhelését.

Tanulmányi célok

Ennek a tanulmánynak az elsődleges célja az AI modellek azon képességének meghatározása, hogy elemezzék az artériás hullámformák adatait és kimutatják a klinikailag szignifikáns hemodinamikai rendellenességeket. A másodlagos célok a következők:

Az AI által generált diagnózisok és a szakértői aneszteziológus értékelések közötti egyeztetés felmérése.

Az AI által generált kezelési ajánlások klinikai megfelelőségének értékelése.

Az AI potenciális szerepének feltárása a klinikai döntéstámogató rendszerekben a hemodinamikai monitorozásban.

Tanulmánytervezés és módszertan

Ezt a tanulmányt két tercier szintű egészségügyi intézményben végzik:

Egészségtudományi Egyetem İstanbul Kanuni Szultán Süleyman Oktatási és Képzési Kórház, Başakşehir Çam és Sakura Városi Kórház A tanulmányban felnőtt betegek, akiknek választható műtéten vesznek részt, akiknek intraoperatív artériás hullámformát igényelnek a rutin perioperatív gondozás részeként.

Az adatgyűjtési folyamat hemodinamikai adatokat a résztvevőktől gyűjtik a mostcare hemodinamikai megfigyelő rendszerrel, amelyet rutinszerűen használnak periperatív beállításokban.

Az adatgyűjtésre három időpontban kerül sor:

Előtti előtti (kiindulási hemodinamikai státus indukció előtt) Az ellenodika utáni indukció (intubálás után, műtéti bemetszés előtt) Intraoperatív periódus (hemodinamikai beavatkozást igénylő kulcsfontosságú műtéti események során), ha az artériás hullámelemzés szerinti beavatkozási igényeket igényelünk. beavatkozás.

AI-alapú elemzés

Az összegyűjtött artériás hullámformák adatait anonimizálják és az AI modellek (CHATGPT-4 és Gemini 2.0) feldolgozzák:

A rendellenességek észlelése - A normál hemodinamikai paraméterek eltéréseinek azonosítása.

Diagnosztikai javaslatok - valószínű klinikai diagnózisok biztosítása a hullámforma minták alapján.

Kezelési ajánlások - A hemodinamikai állapot optimalizálására szolgáló lehetséges beavatkozások javaslata.

A szakértői validálási AI által generált eredményeket a tapasztalt aneszteziológusok függetlenül felülvizsgálják pontosságuk és klinikai relevanciájuk felmérése érdekében.

Az AI outputok és a szakértői értékelések közötti egyeztetést statisztikailag elemezzük.

Eredménymérések

Elsődleges eredmény:

Az AI modellek pontossága a hemodinamikai rendellenességek kimutatásában a szakértői értékelésekhez képest.

Másodlagos eredmények:

Az AI által generált diagnózisok és az aneszteziológus diagnózisok közötti konkordancia. Az AI által generált kezelési ajánlások klinikai megfelelősége a szokásos klinikai gyakorlathoz képest.

Az AI modellek potenciális szerepe a klinikai döntéshozatal javításában a periperatív hemodinamikai kezelésben.

Etikai megfontolások A vizsgálat nem foglal magában a rutin klinikai megfigyelésen túli további beavatkozásokat.

Az AI modell elemzésében nem használnak betegek azonosítható adatokat. A beiratkozás előtt minden résztvevőtől tájékozott hozzájárulást kapnak. A tanulmányt mindkét részt vevő intézményben a vonatkozó etikai bizottságok jóváhagyták.

A tanulmány ütemterve tervezett tanulmány időtartama: 6 hónap becsült kezdési dátum: 2025. február 15, becsült befejezési dátum: 2025. augusztus 15. Potenciális hatás

Ez a tanulmány értékes betekintést nyújt az AI szerepébe az automatizált hemodinamikai megfigyelésben és a műtéti döntéshozatalban. Sikeres siker esetén az artériás hullámformák AI-vezérelt elemzése:

Fokozza a betegek biztonságát a hemodinamikai rendellenességek korai kimutatásával. Javítsa a hatékonyságot azáltal, hogy segíti az aneszteziológusokat az adatok értelmezésében. Csökkentse a perioperatív és kritikus gondozó csapatok munkaterhelését. Támogassa a jövőbeli AI-alapú klinikai döntés-támogatási eszközöket a hemodinamikai megfigyeléshez.