人工知能と麻酔科医による術前リスク評価の比較 (AI-PREOP)

術前評価は、周術期ケアの重要な構成要素であり、患者固有のリスクを特定し、患者の安全性を最適化し、選択的手術前の麻酔計画を導くことを目的としています。 このプロセスは伝統的に、麻酔科医の臨床判断に依存しており、彼らは病歴、身体所見、併存疾患、関連する検査データを統合して周術期リスクを評価します。

人工知能と機械学習の最近の進歩により、複雑な臨床データを分析し予測的リスク評価を生成できる臨床意思決定支援システムの開発が可能になりました。 これらの技術に対する関心が高まっているにもかかわらず、実際の術前設定におけるそれらの臨床的性能と信頼性は十分に評価されていません。

この観察研究は、機械学習ベースの人工知能システムによって生成された術前リスク評価と、通常の麻酔科医主導の評価を比較するように設計されています。 選択的手術を予定している成人患者は、通常の臨床ケアの一環として麻酔科医による標準的な術前評価を受けます。 独立して、匿名化された患者データは人工知能システムによって処理され、術前リスク評価を生成します。 人工知能の出力は臨床医には利用できず、患者管理に影響を与えることはありません。

研究の主要アウトカムは、術前リスク層別化における人工知能システムと麻酔科医の間の一致レベルです。 副次的アウトカムには、臨床医の評価と比較した人工知能生成評価の一貫性、一致性、および全体的な性能が含まれます。

この研究には介入は含まれず、標準的な患者ケアを変更することはありません。 すべての麻酔および周術期管理の決定は、担当麻酔科医の完全な責任の下に残ります。 人工知能ベースの評価と臨床医の評価を体系的に比較することにより、この研究は、日常的な術前評価における支援ツールとしての人工知能の潜在的な役割、強み、および制限を明らかにすることを目的としています。