戦術的な犠牲者ケアにおける会話型AI：ベースラインGPT-4oは戦闘メディックの意思決定を改善します (FieldAI)

この研究では、戦術戦闘犠牲者ケア（TCCC）シナリオにおける臨床的意思決定を強化するための会話人工知能（AI）、特にGPT-4の可能性を調査しています。 主な目的は、AIサポートが、自律性を損なうことなく、高圧環境での戦闘メディックの人工呼吸器管理の決定の精度と効率を改善するかどうかを評価することです。

前向き、無作為化、被験者内の研究デザインが採用されます。 チェコ軍からの30人の戦闘医療が参加します。 各参加者は、10個のシミュレートされたTCCCシナリオを完了します。AI支援を5回、なしで5回。 シナリオは複雑さのために一致し、ランダム化されて順序効果を制御します。 参加者は、ハンドヘルドデバイスでChatGptを使用して、リアルタイムのAIアシスト意思決定をシミュレートします。

AIの支援を含むシナリオでは、MedicsはGPT-4を照会し、血液ガスの結果、バイタルサイン、人工呼吸器パラメーターなどの患者データに基づいて機械的人工呼吸器の設定を最適化するサポートを照会します。

主な結果は、事前定義されたTCCC標準に基づいて「優れた」、「許容可能」、または「失敗」に分類される人工呼吸器設定の精度です。 二次的な結果には、セナリオ後の調査を通じて測定された意思決定速度とAIの有用性に対する参加者の認識が含まれます。

調査結果は、大規模な言語モデル（LLM）を戦闘医療に統合することの実現可能性を判断することを目的としており、患者の転帰を最適化し、戦闘条件下で医療をサポートします。 この研究では、軍事医学におけるAIの役割の理解を促進し、TCCCおよびその他のクリティカルケアシナリオにおける微調整されたAIソリューションの将来の展開の基盤を提供しようとしています。

この研究は、意思決定を改善し、軍事使用のための専門的なAIツールの開発を通知する可能性を伴う、戦闘犠牲者ケアにおけるLLMアプリケーションの概念実証評価を提供します。