AI Assisted Preoperative Assessment for ASA Classification and ICU Admission
2026年8月20日 更新者：Zeynep Lee、Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
AI Assisted Clinical Decision-making in Preoperative Anesthesia Assessment: a Comparision of Clinicians, ChatGPT and Gemini
This prospective observational study evaluates the performance of artificial intelligence (AI) models in preoperative anesthesia assessment.
Preoperative clinical data from adult patients undergoing elective surgery are independently evaluated by clinicians and AI models (ChatGPT and Gemini).
The study compares their assessments of American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification and the predicted need for intensive care unit (ICU) admission within the first 24 hours after surgery.
Actual postoperative ICU admission is used as the clinical outcome for evaluating predictive performance.
No treatment or clinical decision is determined by the AI models, and patient management is performed according to routine clinical practice.
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
2500
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Istanbul
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Istanbul、Istanbul、トルコ（Türkiye）、34147
- Bakırkoy Dr. Sadi Konuk Training and Research Hospital
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
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
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
Adult patients undergoing elective surgery who are evaluated in the preoperative anesthesia clinic at Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital.
説明
Inclusion Criteria:
- Age 18 years or older
- Scheduled for elective surgery
- Evaluated in the preoperative anesthesia clinic
- Provision of informed consent
Exclusion Criteria:
- Pregnancy
- Presence of an upper respiratory tract infection
- Active herpes infection or active wound and/or lesion in the anesthesia-related area
- Age under 18 years
- Emergency surgery
- Planned cardiovascular surgery
- Incomplete clinical data
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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elective surgical patients
Adult patients undergoing elective surgery who undergo routine preoperative anesthesia assessment.
Preoperative clinical data from each participant are independently evaluated by the clinician and the AI models ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within the first 24 postoperative hours.
AI assessments do not influence clinical management or patient care.
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Preoperative clinical data are independently evaluated using ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within 24 hours after surgery.
AI-generated assessments are used for research purposes only and do not influence clinical decision-making or patient care.
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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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Agreement in ASA Physical Status Classification
時間枠：During preoperative assessment
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Agreement between clinician-assigned and AI-generated ASA Physical Status classifications will be evaluated for ChatGPT and Gemini using linear weighted kappa statistics.
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During preoperative assessment
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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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Prediction of Postoperative ICU Admission
時間枠：Within the first 24 hours after surgery
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The accuracy of preoperative predictions of postoperative ICU admission made by the clinician, ChatGPT, and Gemini will be evaluated against actual ICU admission occurring within the first 24 hours after surgery.
Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy will be calculated for each evaluator.
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Within the first 24 hours after surgery
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- スタディディレクター：evrim kucur tülübaş, MD、Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2026年2月16日
一次修了 (推定)
2026年8月20日
研究の完了 (推定)
2026年8月20日
試験登録日
最初に提出
2026年8月20日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年8月20日
最初の投稿 (実際)
2026年8月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月24日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月20日
最終確認日
2026年8月1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
- 2026/51
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?
いいえ
IPD プランの説明
Individual participant data will not be shared due to patient confidentiality and data protection considerations.
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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