Evaluatie van het succes van kunstmatige intelligentiemodellen bij het interpreteren van arteriële golfvormanalysegegevens

Dit prospectieve observationele onderzoek is bedoeld om het vermogen van kunstmatige intelligentie (AI) -modellen te evalueren om arteriële golfvormanalysegegevens te interpreteren die zijn verkregen uit een hemodynamisch monitoringsysteem. De studie zal zich richten op het beoordelen van de nauwkeurigheid van CHATGPT-4 en Gemini 2.0 bij het detecteren van hemodynamische afwijkingen, het bieden van diagnostische suggesties en het aanbieden van behandelingsaanbevelingen op basis van arteriële golfvormgegevens verzameld van electieve chirurgische patiënten.

Achtergrond- en redeneratierateriële golfvormanalyse is een kritieke component van geavanceerde hemodynamische monitoring, die realtime inzichten bieden in cardiale output, vasculaire weerstand en volumestatus. Deze parameters zijn essentieel voor het begeleiden van perioperatief vloeistofbeheer en het optimaliseren van de hemodynamische stabiliteit bij chirurgische en kritisch zieke patiënten. Hoewel geautomatiseerde monitoringsystemen grote hoeveelheden gegevens genereren, blijft de interpretatie van deze golfvormen afhankelijk van de expertise van artsen. De integratie van AI-gebaseerde beslissingsondersteuningshulpmiddelen in deze context zou de realtime klinische besluitvorming kunnen verbeteren en de werklast voor zorgverleners kunnen verminderen.

Studiedoelstellingen

Het primaire doel van deze studie is om het vermogen van AI -modellen te bepalen om arteriële golfvormgegevens te analyseren en klinisch significante hemodynamische afwijkingen te detecteren. De secundaire doelstellingen zijn:

Om de overeenstemming tussen door AI gegenereerde diagnoses en beoordelingen van de expert anesthesiologen te beoordelen.

Om de klinische geschiktheid van AI-gegenereerde behandelingsaanbevelingen te evalueren.

Om de potentiële rol van AI te onderzoeken in klinische beslissingsondersteunende systemen voor hemodynamische monitoring.

Studieontwerp en methodologie

Deze studie zal worden uitgevoerd bij twee gezondheidszorginstellingen op tertiaire niveau:

Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital Başakşehir çam en Sakura City Hospital Het onderzoek zal onder meer volwassen patiënten die een electieve chirurgie ondergaan die intraoperatieve arteriële golfvormmonitoring nodig hebben als onderdeel van routinematige perioperatieve zorg.

Hemodynamische gegevens van gegevensverzameling worden verzameld van deelnemers met behulp van het meestcare hemodynamische monitoringsysteem, dat routinematig wordt gebruikt in perioperatieve instellingen.

Gegevensverzameling vindt plaats op drie tijdstippen:

Pre-anesthesie (baseline hemodynamische status vóór inductie) Post-anesthesie-inductie (na intubatie, vóór chirurgische incisie) Intraoperatieve periode (tijdens belangrijke chirurgische gebeurtenissen die hemodynamische interventie vereisen) Als een interventie volgens de arteriële golfanalyse ook nodig heeft, zullen we ook gegevens voor en na nemen voor en na. interventie.

AI-gebaseerde analyse

De verzamelde arteriële golfvormgegevens worden geanonimiseerd en verwerkt door AI-modellen (ChatGPT-4 en Gemini 2.0) om te bieden:

Abnormaliteitsdetectie - Identificatie van eventuele afwijkingen van normale hemodynamische parameters.

Diagnostische suggesties - het bieden van waarschijnlijke klinische diagnoses op basis van de golfvormpatronen.

Behandelingsaanbevelingen - suggereren mogelijke interventies om de hemodynamische status te optimaliseren.

Validatie van experts AI-gegenereerde resultaten zullen onafhankelijk worden beoordeeld door ervaren anesthesiologen om hun nauwkeurigheid en klinische relevantie te beoordelen.

De overeenstemming tussen AI -output en deskundige beoordelingen zal statistisch worden geanalyseerd.

Uitkomstmaten

Primaire uitkomst:

Nauwkeurigheid van AI -modellen bij het detecteren van hemodynamische afwijkingen in vergelijking met deskundige beoordelingen.

Secundaire resultaten:

Concordantie tussen door AI gegenereerde diagnoses en diagnoses van anesthesiologen. Klinische geschiktheid van AI-gegenereerde behandelingsaanbevelingen in vergelijking met de standaard klinische praktijk.

De potentiële rol van AI-modellen bij het verbeteren van de klinische besluitvorming bij perioperatief hemodynamisch beheer.

Ethische overwegingen De studie omvat geen aanvullende interventies die verder gaan dan routinematige klinische monitoring.

Er worden geen patiënt-identificeerbare gegevens gebruikt in AI-modelanalyse. Geïnformeerde toestemming zal van alle deelnemers worden verkregen vóór de inschrijving. De studie is goedgekeurd door de relevante ethische commissies bij beide deelnemende instellingen.

Studie Tijdlijn geplande studie Duur: 6 maanden geschatte startdatum: 15 februari 2025 Geschatte voltooiingsdatum: 15 augustus 2025 Potentiële impact

Deze studie zal waardevolle inzichten bieden in de rol van AI bij geautomatiseerde hemodynamische monitoring en perioperatieve beslissingsondersteuning. Indien succesvol, zou AI-gedreven analyse van arteriële golfvormgegevens kunnen:

Verbeter de veiligheid van de patiënt door vroege detectie van hemodynamische afwijkingen. Verbeter de efficiëntie door anesthesiologen te helpen bij het interpreteren van gegevens. Verminder de werklast voor perioperatieve en kritieke zorgteams. Ondersteuning van toekomstige AI-gebaseerde klinische beslissingsondersteuningstools voor hemodynamische monitoring.