集中治療室 (ICU) の適応症の評価: 人間と ChatGPT-4o の予測 (ICU)

この研究は遡及的なデザインになっています。 救急部門に入院し、ICU の適応のために麻酔科および蘇生クリニックに受診した患者の医療データは、遡及的に収集されます。 患者の人口統計情報、バイタルサイン、検査結果、画像所見、および臨床上の決定が記録されます。 これらのデータは、個別の症例報告フォームを使用して患者ごとに体系的に収集されます。

研究の対象基準:

救急科からICU適応のため麻酔科・蘇生クリニックを受診した18歳以上の患者が研究に含まれる。

研究の除外基準:

患者は、入院サービスによる ICU の適応について、麻酔科および蘇生クリニックを受診しました。

患者は、ICU 適応以外の理由で救急科から麻酔科および蘇生クリニックを受診しました。

患者は、救急部門から ICU の適応を求めて麻酔科および蘇生クリニックを受診しましたが、記録されたデータが不十分でした（データ損失のある患者）。

モデルのトレーニングと予測分析:

ChatGPT-4 は、チフチ B、エルドアン C、デミララン Y による「Yoğun Bakım Hasta Kabul Kriterleri (Rehberleri)」のガイドラインに従ってトレーニングされます (5)。 収集された患者データは ChatGPT-4 モデルに提示され、患者が ICU 入院を必要とするかどうかに関する予測が得られます。 ChatGPT による予測は臨床判断と比較され、正解率、偽陽性率、偽陰性率が分析されます。

研究で使用される統計分析方法:

精度率: ChatGPT が ICU の兆候を正確に予測する率が計算されます。

偽陽性率: ChatGPT が ICU 入院を必要としない患者に対する ICU の必要性を予測する率が評価されます。

偽陰性率: ChatGPT が ICU 入院を必要とする患者に対して ICU の必要性がないと予測する率が分析されます。

カッパ統計: ChatGPT の予測と臨床上の決定の間の一致が測定されます。

ROC 曲線と AUC: ChatGPT のパフォーマンスは ROC 曲線と AUC を使用して評価されます。

各患者に使用される症例報告フォームは、ChatGPT の予測と臨床上の決定の整合性を有意義に比較することを目的として、臨床情報の詳細かつ系統的なデータ収集を保証します。