전술 사상자 치료의 대화 AI : 기준 GPT-4O는 전투 의료의 의사 결정을 향상시킵니다. (FieldAI)

이 연구는 전술 전투 사상자 관리 (TCCC) 시나리오의 임상 의사 결정을 향상시키기 위해 대화 인공 지능 (AI), 특히 GPT-4의 잠재력을 조사합니다. 주요 목표는 AI 지원이 자율성을 손상시키지 않으면 서 고압 환경에서 전투 의료진에 대한 인공 호흡기 관리 결정의 정확성과 효율성을 향상시키는 지 여부를 평가하는 것입니다.

전향 적, 무작위 배정 된 개체 내 연구 설계가 사용됩니다. 체코 군대의 30 개의 전투 메디아가 참여할 것입니다. 각 참가자는 10 개의 시뮬레이션 된 TCCC 시나리오를 완료합니다. 시나리오는 복잡성을 위해 일치하고 순서 효과를 제어하기 위해 무작위 배정됩니다. 참가자는 핸드 헬드 장치의 ChatGpt를 사용하여 실시간 AI 지원 의사 결정을 시뮬레이션합니다.

AI 지원과 관련된 시나리오에서, Medics는 혈액 가스 결과, 활력 징후 및 인공 호흡기 매개 변수를 포함한 환자 데이터를 기반으로 기계식 인공 호흡기 설정을 최적화하는 데 지원하기 위해 GPT-4를 쿼리합니다.

주요 결과는 사전 정의 된 TCCC 표준을 기반으로 "우수", "허용 가능"또는 "실패"로 분류 된 인공 호흡기 설정의 정확성입니다. 2 차 결과에는 의사 결정 속도와 참가자의 AI 유틸리티에 대한 인식이 포함됩니다.

이번 연구 결과는 대형 언어 모델 (LLM)을 전투 의료 치료에 통합하여 전투 조건 하에서 환자의 결과를 최적화하고 의료진을 지원할 수있는 타당성을 결정하는 것을 목표로합니다. 이 연구는 군사 의학에서 AI의 역할에 대한 이해를 발전시키고 TCCC 및 기타 중요한 치료 시나리오에 미세 조정 된 AI 솔루션의 향후 배치를위한 토대를 제공하고자합니다.

이 연구는 전투 사상자 치료에서 LLM 응용 프로그램에 대한 개념 증명 평가를 제공하며, 의사 결정을 개선하고 군사 사용을위한 전문 AI 도구의 개발에 알릴 수있는 잠재력을 제공합니다.