Valutazione del successo dei modelli di intelligenza artificiale nell'interpretazione dei dati di analisi della forma d'onda arteriosa

Questo studio osservazionale prospettico mira a valutare la capacità dei modelli di intelligenza artificiale (AI) di interpretare i dati di analisi della forma d'onda arteriosa ottenuti da un sistema di monitoraggio emodinamico. Lo studio si concentrerà sulla valutazione dell'accuratezza di CHATGPT-4 e Gemini 2.0 nel rilevare anomalie emodinamiche, fornendo suggerimenti diagnostici e offrendo raccomandazioni sul trattamento basate sui dati della forma d'onda arteriosa raccolti da pazienti chirurgici elettivi.

L'analisi della forma d'onda arteriosa di fondo e logica è un componente critico del monitoraggio emodinamico avanzato, fornendo approfondimenti in tempo reale sulla gittata cardiaca, sulla resistenza vascolare e sullo stato del volume. Questi parametri sono essenziali per guidare la gestione dei fluidi perioperatori e l'ottimizzazione della stabilità emodinamica nei pazienti chirurgici e gravi. Mentre i sistemi di monitoraggio automatizzati generano grandi quantità di dati, l'interpretazione di queste forme d'onda rimane dipendente dall'esperienza del medico. L'integrazione degli strumenti di supporto alle decisioni basati sull'intelligenza artificiale in questo contesto potrebbe migliorare il processo decisionale clinico in tempo reale e ridurre il carico di lavoro per i fornitori di assistenza sanitaria.

Obiettivi di studio

L'obiettivo primario di questo studio è determinare la capacità dei modelli AI di analizzare i dati della forma d'onda arteriosa e rilevare anomalie emodinamiche clinicamente significative. Gli obiettivi secondari sono:

Valutare la concordanza tra diagnosi generate dall'AI e valutazioni di anestesisti di esperti.

Per valutare l'adeguatezza clinica delle raccomandazioni sul trattamento generate dall'AI.

Esplorare il potenziale ruolo dell'IA nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche per il monitoraggio emodinamico.

Progettazione e metodologia dello studio

Questo studio sarà condotto presso due istituti sanitari a livello terziario:

HEALTH SCIENCE UNIVERSITÀ INSTANBUL KANUNI SULTAN Süleyman Education and Training Hospital Başakşehir Çam e Sakura City Hospital Lo studio includerà pazienti adulti sottoposti a chirurgia elettiva che richiedono monitoraggio intraoperatorio della forma d'onda arteriosa come parte delle cure perioperative di routine.

Processo di raccolta dei dati I dati emodinamici verranno raccolti dai partecipanti utilizzando il sistema di monitoraggio emodinamico MostCare, che viene abitualmente utilizzato in contesti perioperatori.

La raccolta dei dati avrà luogo in tre punti temporali:

Pre-anestesia (stato emodinamico basale prima dell'induzione) Induzione post-anestesia (dopo intubazione, prima dell'incisione chirurgica) Periodo intraoperatorio (durante gli eventi chirurgici chiave che richiedono un intervento emodinamico) se un intervento ha bisogno di un intervento secondo l'analisi delle onde arteriose, prenderemo anche dati prima e dopo dopo e dopo intervento.

Analisi basata sull'intelligenza artificiale

I dati della forma d'onda arteriosa raccolti saranno anonimi ed elaborati dai modelli AI (CHATGPT-4 e Gemini 2.0) per fornire:

Rilevazione anomalia - Identificazione di eventuali deviazioni dai normali parametri emodinamici.

Suggerimenti diagnostici: fornendo diagnosi cliniche probabili basate sui modelli della forma d'onda.

Raccomandazioni sul trattamento: suggerendo possibili interventi per ottimizzare lo stato emodinamico.

La validazione degli esperti i risultati generati dall'AI saranno rivisti in modo indipendente da anestesisti esperti per valutare la loro accuratezza e rilevanza clinica.

La concordanza tra i risultati dell'IA e le valutazioni degli esperti verrà analizzata statisticamente.

Misure di risultato

Outcome primario:

Accuratezza dei modelli AI nel rilevare anomalie emodinamiche rispetto alle valutazioni degli esperti.

Risultati secondari:

Concordanza tra diagnosi generate dall'IA e diagnosi di anestesisti. Adeguatezza clinica delle raccomandazioni di trattamento generate dall'AI rispetto alla pratica clinica standard.

Il potenziale ruolo dei modelli di intelligenza artificiale nel migliorare il processo decisionale clinico nella gestione emodinamica perioperatoria.

Considerazioni etiche Lo studio non comporta ulteriori interventi oltre il monitoraggio clinico di routine.

Non verranno utilizzati dati identificabili dal paziente nell'analisi del modello AI. Il consenso informato sarà ottenuto da tutti i partecipanti prima dell'iscrizione. Lo studio è stato approvato dai comitati etici pertinenti in entrambe le istituzioni partecipanti.

Cronologia dello studio previsto Durata dello studio: 6 mesi Data di inizio stimata: 15 febbraio 2025 Data di completamento stimata: 15 agosto 2025 Impatto potenziale

Questo studio fornirà preziose informazioni sul ruolo dell'IA nel monitoraggio emodinamico automatizzato e nel supporto decisionale perioperatorio. In caso di successo, l'analisi Ai-Driven dei dati della forma d'onda arteriosa potrebbe:

Migliorare la sicurezza del paziente attraverso la diagnosi precoce di anomalie emodinamiche. Migliorare l'efficienza aiutando gli anestesisti nell'interpretazione dei dati. Ridurre il carico di lavoro per i team perioperatori e di terapia intensiva. Supportare i futuri strumenti di supporto alle decisioni cliniche basate sull'intelligenza artificiale per il monitoraggio emodinamico.