Valutazione della concordanza tra le previsioni di ChatGPT-5 e quelle degli anestesisti e degli esiti effettivi nella previsione della necessità di unità di terapia intensiva postoperatoria sulla base dei dati preoperatori

L'ammissione in unità di terapia intensiva (UTI) postoperatoria è un componente critico della gestione perioperatoria del paziente, in particolare nei pazienti con un rischio chirurgico o anestesiologico aumentato. L'identificazione preoperatoria accurata dei pazienti che richiederanno cure postoperatorie in UTI può migliorare la sicurezza del paziente e ottimizzare l'allocazione delle risorse.

Questo studio è progettato come uno studio di coorte osservazionale prospettico e non interventistico condotto su pazienti adulti sottoposti a procedure chirurgiche elettive. I dati clinici preoperatori raccolti di routine, comprese le caratteristiche demografiche, le comorbidità, i risultati di laboratorio e le valutazioni degli anestesisti, sono registrati per ciascun partecipante.

Per ciascun paziente, le previsioni di necessità di UTI postoperatoria generate da ChatGPT-5 utilizzando dati preoperatori strutturati sono documentate. Queste previsioni sono confrontate con le valutazioni preoperatorie di ammissione in UTI degli anestesisti e con gli esiti effettivi di ammissione in UTI postoperatoria.

Non vengono eseguite ulteriori procedure diagnostiche o terapeutiche nell'ambito dello studio. L'assistenza al paziente segue sempre la pratica standard dell'istituto. Tutti i dati raccolti sono anonimizzati prima dell'analisi. Le analisi statistiche si concentrano sulle misure di accordo e di performance predittiva, inclusi sensibilità, specificità e concordanza tra i metodi di previsione e gli esiti effettivi.