인공지능과 마취과 의사의 수술 전 위험 평가 비교 (AI-PREOP)

수술 전 평가는 선택적 수술 절차 전에 환자 특이적 위험을 식별하고, 환자 안전을 최적화하며, 마취 계획을 안내하기 위한 수술 전·후 관리의 중요한 구성 요소입니다. 이 과정은 전통적으로 마취의학과 의사의 임상적 판단에 의존하며, 이들은 병력, 신체 검사 결과, 동반 질환 및 관련 실험실 데이터를 통합하여 수술 전·후 위험을 평가합니다.

인공 지능 및 기계 학습의 최근 발전은 복잡한 임상 데이터를 분석하고 예측적 위험 평가를 생성할 수 있는 임상 의사 결정 지원 시스템의 개발을 가능하게 했습니다. 이러한 기술에 대한 관심이 증가하고 있음에도 불구하고, 실제 수술 전 환경에서의 임상 성능과 신뢰성은 여전히 충분히 평가되지 않았습니다.

이 관찰 연구는 기계 학습 기반 인공 지능 시스템이 생성한 수술 전 위험 평가와 일상적인 마취의학과 의사 주도 평가를 비교하도록 설계되었습니다. 선택적 수술이 예정된 성인 환자는 일상적인 임상 관리의 일환으로 마취의학과 의사가 수행하는 표준 수술 전 평가를 받게 됩니다. 독립적으로, 익명화된 환자 데이터는 인공 지능 시스템에 의해 처리되어 수술 전 위험 평가를 생성합니다. 인공 지능 출력은 임상의에게 제공되지 않으며 환자 관리에 영향을 미치지 않습니다.

연구의 주요 결과는 수술 전 위험 분류에서 인공 지능 시스템과 마취의학과 의사 간의 일치 수준입니다. 부차적 결과에는 임상의 평가와 비교한 인공 지능 생성 평가의 일관성, 일치성 및 전반적 성능이 포함됩니다.

이 연구는 중재를 포함하지 않으며 표준 환자 관리에 변경을 가하지 않습니다. 모든 마취 및 수술 전·후 관리 결정은 치료 담당 마취의학과 의사의 전적인 책임 하에 유지됩니다. 인공 지능 기반 평가와 임상의 평가를 체계적으로 비교함으로써, 이 연구는 일상적인 수술 전 평가에서 지원 도구로서 인공 지능의 잠재적 역할, 강점 및 한계를 명확히 하는 것을 목표로 합니다.