大規模言語モデルによるTAPブロック超音波解釈の性能比較：二重盲検前向き研究
TAPブロック超音波解釈における大規模言語モデルの性能比較：二重盲検前向き研究
本研究の目的は、手術後の痛み管理に使用される局所麻酔技術であるTransversus Abdominis Plane（TAP）ブロックの超音波動画を、2つの人工知能（AI）モデル（Gemini 2.5 ProおよびChatGPT-5.1）がどれだけ正確に解釈できるかを学ぶことです。
本研究が答えようとする主な質問は以下の通りです：
各AIモデルは、TAPブロックの超音波動画上の解剖学的構造をどれだけ正確に識別できるか？ AIモデルは、局所麻酔薬の拡散を正しく評価し、ブロックが成功したかどうかを判断できるか？ AIモデルの回答は、専門の麻酔科医の評価とどれだけ一致するか？ 患者に対して追加の処置は行われません。 TAPブロックは通常の臨床ケアの一環として行われ、超音波動画は記録され、個人識別情報が削除されます。
参加者は、本研究のために追加で何かを行う必要はありません。 経験豊富な麻酔科医が動画をレビューし、専門家としての回答を提供します。 AIモデルには同じ動画が与えられ、同じ質問がされます。 回答が人間によるものかAIによるものかを知らない第2の専門家が、すべての回答を比較します。
結果は、高度なAIシステムが超音波ガイド下局所麻酔手技の解釈において臨床医を安全に支援し、麻酔実践における教育と意思決定を改善できるかどうかを研究者が理解するのに役立ちます。
調査の概要
詳細な説明
本研究は、Gemini 2.5 ProとChatGPT-5.1という2つの先進的な人工知能（AI）モデルが、Transversus Abdominis Plane（TAP）ブロック手技の超音波動画をどのように解釈するかを評価することを目的としています。 TAPブロックは、経験豊富な麻酔科医によって日常的な臨床ケアの一部として実施されます。 これらの手技中に記録された超音波動画が、本研究のデータソースとなります。 標準的なケアを超える追加の手技や患者の関与は必要ありません。
超音波動画処理 すべての超音波記録は、患者名、日付、その他の識別情報を除去することにより完全に非識別化されます。
Gemini 2.5 Proは元の動画ファイルを受け取ります。 ChatGPT-5.1は同じ記録から生成された高解像度GIFセグメントを受け取ります。
両モデルには、解剖学的構造、針の位置、局所麻酔薬の拡がり、皮節効果、および潜在的な安全性の問題に関する8つの臨床的に関連する質問からなる同一の構造化されたプロンプトが与えられます。
専門家の参加
2人の麻酔学の専門家が独立して参加します：
専門家Aは各超音波動画をレビューし、同じ8つの臨床的質問に答えます。 これらの回答は、主要な人間の臨床的参照として機能します。
専門家Bは、専門家A、Gemini、ChatGPT-5.1からのすべての回答が匿名化されランダムに順序付けられた後、それらを独立して評価します。 専門家Bは、回答がAIモデルから来たのか人間の専門家から来たのかを知りません。 専門家Bは各回答について、解剖学的正確さ、明確さ、臨床的適切さ、および全体的な内容の質を評価します。
専門家Aと専門家Bがどの回答の解釈または質の評価について意見が一致しない場合、超音波ガイド下領域麻酔にも経験豊富な第3の専門家（専門家C）が関連する回答を独立してレビューします。 専門家Cの評価は、不一致を解決し最終的なコンセンサスを確立するために使用されます。
収集データ
各TAPブロック動画について、以下の情報が記録されます：
超音波及手技の詳細。 患者の人口統計学的記述子（年齢、性別、BMI、ASA分類）は、サンプルの一般的な特徴付けにのみ使用されます。
回答の完全性、関連性、信頼度、応答時間などのAI関連のパフォーマンス特徴。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Engin ihsan Turan, principal investigator
- 電話番号：+905382431114
- メール：enginihsan@hotmail.com
研究場所
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Istanbul
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Istanbul、Istanbul、トルコ（Türkiye）、34303
- 募集
- Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
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コンタクト：
- Engin ihsan Turan
- 電話番号：05382431114
- メール：enginihsan@hotmail.com
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
適格基準:
- 18歳から85歳までの成人
- ASA I-IIIの身体状態
- 通常の麻酔管理の一部として外側TAPブロックが実施される予定手術を受ける患者
- 超音波ガイド下ブロック手技の完全なビデオ記録があること
- 文面によるインフォームドコンセントを提供できること
除外基準:
- TAPブロック手技が不成功または不完全な場合
- 超音波ビデオの品質が不良（針先端または麻酔薬の拡散が確認できない）な場合
- 人口統計学的または臨床データが欠如している場合
- いかなる時点での同意撤回
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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解剖学的解釈の正確性
時間枠：ビデオ分析時
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各超音波動画において、両AIモデル（ChatGPT-5.1およびGemini 2.5 Pro）が側方TAPブロックの主要解剖構造（内腹斜筋、腹横筋、筋膜面、針先端）を正確に識別する能力が評価されます。
各モデルの精度は、専門家が定義した参照回答と比較されます。
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ビデオ分析時
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ブロック成功解釈
時間枠：ビデオ分析の時点で。
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針の位置と局所麻酔薬の拡がりに基づいて、各AIモデルがブロック成功を正しく判定するかどうかの評価を、専門家による参照評価と比較して行う。
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ビデオ分析の時点で。
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ニードルプレーン評価
時間枠：ビデオ分析の時点で。
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AIモデルが針先の位置を正確に評価しているかどうか、およびそれが正しい筋膜間面（IO-TA筋膜）内にあるかどうかを、専門家の参照と比較して判定すること。
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ビデオ分析の時点で。
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皮膚分節レベル予測
時間枠：ビデオ分析時。
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各AIモデルの予測した皮膚分節カバレッジ（例：T10-T12）と専門家が提供した参照皮膚分節レベルの比較。
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ビデオ分析時。
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リスク認識評価
時間枠：ビデオ分析時
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各AIモデルが超音波画像上の潜在的なリスク（例：腹膜近接、血管構造）を正確に識別できるかどうかの評価。 0 = リスク認識なし、1 = 部分的、2 = 完全かつ適切なリスク識別。 |
ビデオ分析時
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推奨品質
時間枠：ビデオ分析時
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超音波画像の外観に基づく各モデルの提案（例：追加注射の必要性、位置修正）の適切性の評価。 専門評価者による定性評価（0-10点）。 |
ビデオ分析時
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専門家間の合意
時間枠：専門家評価フェーズ中。
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各パラメーターについて、エキスパートAとエキスパートBが一貫した判断を提供するかどうかを評価し、必要に応じてエキスパートCを通じて不一致を解決すること。 合意／不一致は第三の専門家によって解決されます。 |
専門家評価フェーズ中。
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AI応答時間
時間枠：モデルの出力中に自動的にキャプチャされました。
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各AIモデルが8つの標準化された質問に回答を生成するのに必要な時間。 秒（連続変数）。 |
モデルの出力中に自動的にキャプチャされました。
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- SUCCESS OF LLMs in TAP BLOCK
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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