수술 전 마취 평가에서 인공지능 모델을 사용한 비심장 수술 예정 환자의 심장내과 상담 필요성 예측 가능성

구조화된 요약 제목

인공지능 모델을 이용한 비심장 수술 환자의 심장학 상담 필요성 예측 가능성

배경

비심장 수술을 받는 환자에서 수술 전 심장 위험 평가는 수술 중 및 수술 후 이환율과 사망률을 최소화하는 데 필수적입니다. 심장학 상담은 수술 적격성을 평가하고 합병증 위험을 줄이기 위해 종종 요청됩니다. 그러나 불필요한 상담은 의료 자원의 비효율적 활용과 시술 지연에 기여할 수 있습니다.

인공지능, 특히 대규모 언어 모델의 최근 발전은 임상 의사 결정 지원 시스템에서 잠재력을 보여주었습니다. 유럽 심장학회(ESC) 2024 지침은 수술 중 및 수술 후 심장 위험 평가를 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 이 연구는 AI 기반 모델이 심장학 상담 필요성 예측에 도움이 될 수 있는지 조사하고, 프롬프트 유무에 따른 입력 형식이 AI 권고에 미치는 영향을 검토하는 것을 목표로 합니다.

연구 설계

전향적, 관찰적, 비교 연구.

윤리적 승인

본 연구는 부르사 시립병원 윤리위원회의 승인을 받았으며, 헬싱키 선언에 따라 수행될 것입니다.

표본 크기

표본 크기는 예상 효과 크기와 통계적 검정력 요구사항을 바탕으로 G*Power 소프트웨어를 사용하여 계산되었습니다.

참가자

포함 기준:

18세 이상 성인

ASA 신체 상태 I-IV

비심장 수술 예정

2년 미만 임상 경력의 마취과 전공의가 평가

제외 기준:

소아 환자

참여를 거부하는 환자

불완전한 임상 자료

자료 수집

다음 환자 자료가 기록될 것입니다:

인구통계학적 특성(연령, 성별, 체질량지수)

병력(동반 질환, 약물 사용, 알레르기, 물질 사용)

기능적 능력(MET 점수)

심전도 소견

흉부 방사선 사진 소견

계획된 수술 절차 특성

AI 모델 평가

표준화된 환자 시나리오를 사용하여 여러 AI 언어 모델이 테스트될 것입니다. 각 시나리오는 두 가지 형식으로 제시될 것입니다:

프롬프트 형식:

"당신은 10년 경력의 마취과 의사입니다. ESC 2024 지침에 따라 이 환자가 심장학 상담이 필요한지 평가하십시오."

비프롬프트 형식:

"이 환자가 심장학 상담이 필요한지 평가하십시오."

AI 권고는 임상 의사 결정에 영향을 미치지 않을 것입니다.

결과 측정

1차 및 2차 분석에는 다음이 포함될 것입니다:

AI 권고와 전문 마취과 의사 평가 간의 일치도

AI 생성 응답의 가독성

응답의 질 평가

모델 간 분류 성능 비교

통계 분석

통계 분석은 적절한 비교 및 일치도 검정을 사용하여 수행될 것입니다. 가독성 및 질 점수는 해당되는 경우 비모수적 방법으로 분석될 것입니다. ROC 분석은 분류 능력 평가에 사용될 것입니다. 유의 수준 p < 0.05가 적용될 것입니다.

연구 목적

본 연구의 목적은 심장학 상담 요구 사항 예측에서 AI 지원 의사 결정 시스템의 실현 가능성을 탐구하고, 프롬프트 엔지니어링이 AI 성능에 영향을 미치는지 평가하는 것입니다.