Vurdere nøyaktigheten til ChatGPT-4 ved tolkning av arterielle blodgassresultater

Modellopplæring:

De innsamlede dataene skal brukes til å trene den kunstige intelligensmodellen. Ved å bruke den dype læringsinfrastrukturen som tilbys av ChatGPT Plus, vil modellen vår bli optimalisert for å gi svært nøyaktige resultater ved tolkning av blodgasser.

I løpet av treningsprosessen vil modellen vår læres å tolke ulike blodgassprøver, inkludert vurderinger av acidose-alkalose, hypoksemi-hyperoksemi, hemoglobin, elektrolytter og metabolske parametere.

Modelltesting og validering:

Den trente modellen vil bli testet på tidligere usynlige testdatasett for å evaluere ytelsen. Dette trinnet er avgjørende for å forstå hvordan modellen vil fungere i virkelige scenarier.

Nøyaktigheten til modellen vil bli vurdert ved å sammenligne dens tolkninger med tilbakemeldinger fra ekspert anestesileger.

Videre, for å evaluere ChatGPTs effektivitet i dette domenet, vil de daglige arterielle blodgassresultatene som oppnås på intensivavdelingen sendes til ChatGPT for tolkning. De samme spørsmålene vil bli stilt, og svarene vil bli vurdert av en spesialist i anestesiologi og reanimasjon. Disse spørsmålene vil bli stilt til modellen:

Vurdering av acidose og alkalose, evaluering av hypoksemi og hyperoksemi, evaluering av hemoglobinparametre, vurdering av elektrolytter, evaluering av metabolske parametere (glukose, laktat, bilirubin)