Valutazione delle indicazioni dell'unità di terapia intensiva (ICU): previsioni umane vs. ChatGPT-4o (ICU)

Questo studio ha un design retrospettivo. I dati medici dei pazienti ammessi al dipartimento di emergenza e consultati nella clinica di anestesiologia e rianimazione per indicazioni in terapia intensiva saranno raccolti retrospettivamente. Saranno registrati informazioni demografiche, segni vitali, risultati di laboratorio, risultati di imaging e decisioni cliniche dei pazienti. Questi dati verranno sistematicamente raccolti per ciascun paziente utilizzando un singolo modulo del caso di report.

Criteri di inclusione per lo studio:

Saranno inclusi nello studio pazienti di età pari o superiore a 18 anni che sono stati consultati presso la clinica di anestesiologia e rianimazione per indicazioni in terapia intensiva dal pronto soccorso.

Criteri di esclusione per lo studio:

Pazienti consultati presso l'ambulatorio di anestesiologia e rianimazione per indicazioni di terapia intensiva da parte dei servizi di degenza.

Pazienti consultati presso l'ambulatorio di anestesiologia e rianimazione dal pronto soccorso per motivi diversi dalle indicazioni in terapia intensiva.

Pazienti consultati all'ambulatorio di anestesiologia e rianimazione per indicazioni di terapia intensiva dal pronto soccorso ma con dati registrati insufficienti (pazienti con perdita di dati).

Addestramento del modello e analisi di previsione:

ChatGPT-4 sarà addestrato secondo le linee guida in "Yoğun Bakım Hasta Kabul Kriterleri (Rehberleri)" di Çiftçi B, Erdoğan C e Demiraran Y (5). I dati dei pazienti raccolti verranno presentati al modello ChatGPT-4 per ottenere previsioni relative alla necessità di ricovero in terapia intensiva dei pazienti. Le previsioni fatte da ChatGPT verranno confrontate con le decisioni cliniche e verranno analizzati il ​​tasso di accuratezza, il tasso di falsi positivi e il tasso di falsi negativi.

Metodi di analisi statistica da utilizzare nello studio:

Tasso di precisione: verrà calcolata la velocità con cui ChatGPT prevede correttamente le indicazioni di terapia intensiva.

Tasso falso positivo: il tasso alla quale CHATGPT prevede che la necessità di terapia intensiva per i pazienti che non richiede l'ammissione in terapia intensiva verrà valutata.

Tasso di falsi negativi: verrà analizzata la velocità con cui ChatGPT prevede che non è necessario il ricovero in terapia intensiva per i pazienti che necessitano di ricovero in terapia intensiva.

Statistiche Kappa: verrà misurato l'accordo tra le previsioni ChatGPT e le decisioni cliniche.

Curva ROC e AUC: le prestazioni di ChatGPT verranno valutate utilizzando la curva ROC e l'AUC.

Il Case Report Form utilizzato per ciascun paziente garantisce una raccolta dati dettagliata e sistematica di informazioni cliniche, con l'obiettivo di confrontare in modo significativo l'allineamento delle previsioni di ChatGPT con le decisioni cliniche.