術前患者におけるAIベースのASA分類 (AI-Based ASA C)

アメリカ麻酔科学会身体状態（ASA-PS）分類は周術期リスク層別化に広く使用されていますが、観察者間変動の影響を受けます。 人工知能と大規模言語モデルの最近の進歩は、臨床意思決定支援に新たな機会をもたらしました。

この前向き観察研究には、ブルサ市立病院で定期的な術前麻酔評価を受ける成人患者が含まれています。 標準化された臨床シナリオを構築するために、人口統計学的データ、病歴、併存疾患、機能的能力、検査所見、心電図、胸部画像結果、および計画された外科的処置が記録されます。

構造化されたプロンプトと非構造化入力を使用して、大規模言語モデルベースのシステムを含む複数の人工知能モデルに患者シナリオが提供されます。 各モデルはASA-PS分類を割り当て、説明テキストを提供します。 AIによって生成された分類は、経験豊富な麻酔科医によって独立して実施された評価と比較されます。

主要アウトカムには、コーエンのカッパ統計を用いたAI生成と臨床医割り当てASA分類間の一致度と精度が含まれます。 副次アウトカムには、Ateşmanトルコ語可読性指標を用いた可読性評価と、グローバル品質尺度を用いた応答品質評価が含まれます。

本研究は、人工知能が術前リスク評価の標準化、客観性、効率性を向上させることができるかどうかを探求し、臨床麻酔実践における現在のAI技術の強みと限界を強調することを目的としています。