人工知能と麻酔科医の間の超音波ガイド下腋窩腕神経叢ブロックに関する合意

超音波ガイド下腋窩腕神経叢ブロックは、上肢手術において広く使用されている局所麻酔法です。 この手技の成功は、神経構造の正確な識別と最適な注射部位に大きく依存し、これらは術者に依存します。

人工知能（AI）は、解剖学的構造を自動的に識別することで超音波解釈を支援する有望なツールとして近年登場しました。 しかし、AIベースの標的部位識別と専門家麻酔科医との一致レベルは、特に腋窩腕神経叢ブロックにおいて十分に調査されていません。

この前向き観察研究では、腋窩腕神経叢ブロック下で上肢手術を受ける患者が対象となります。 研究の範囲内で患者に対して追加の介入は行われません。 すべての評価は、日常臨床の一部として取得されたリアルタイム超音波画像に基づきます。

ブロック実施前の通常の超音波検査中に、画像はリアルタイムで観察されます。 経験豊富な麻酔科医が、手技中に解剖学的構造と最適な標的注射部位を決定します。 同時に、AIベースシステムが同じリアルタイム超音波画像を分析し、標的部位を識別します。

識別された各神経（正中神経、尺骨神経、橈骨神経、筋皮神経）について、AIと麻酔科医の両方が標的注射部位を決定します。 AIが生成した標的部位と専門家が定義した標的部位との空間的差異は、ミリメートル単位で計算されます。

主要目的は、級内相関係数（ICC）を用いて、標的部位識別におけるAIと麻酔科医との一致を評価することです。 さらに、測定間の差異が≤5 mmの場合、臨床的に許容可能な一致と見なされます。

副次的アウトカムは以下を含みます：

≤5 mm一致内の測定の割合、神経識別の一致、手技関連パラメータ

すべての専門家評価は、AIの出力を盲検化して独立して実施されます。

この研究は、AIが患者に追加のリスクを導入することなく、超音波ガイド下局所麻酔中に解剖学的標的を識別する際に臨床医を確実に支援できるかどうかを判断することを目的としています。