Evaluering av suksessen til kunstige intelligensmodeller for å tolke arterielle bølgeformanalysedata

Denne prospektive observasjonsstudien tar sikte på å evaluere evnen til kunstig intelligens (AI) -modeller til å tolke arterielle bølgeformanalysedata hentet fra et hemodynamisk overvåkingssystem. Studien vil fokusere på å vurdere nøyaktigheten av CATGPT-4 og Gemini 2.0 for å oppdage hemodynamiske avvik, gi diagnostiske forslag og tilby behandlingsanbefalinger basert på arterielle bølgeformdata samlet inn fra valgfrie kirurgiske pasienter.

Bakgrunn og begrunnelse Arteriell bølgeformanalyse er en kritisk komponent i avansert hemodynamisk overvåking, og gir sanntidsinnsikt i hjerteutgang, vaskulær motstand og volumstatus. Disse parametrene er avgjørende for å lede perioperativ væskestyring og optimalisere hemodynamisk stabilitet hos kirurgiske og kritisk syke pasienter. Mens automatiserte overvåkningssystemer genererer store datamengder, er tolkningen av disse bølgeformene fortsatt avhengig av klinikerkompetanse. Integrasjonen av AI-baserte beslutningsstøtterverktøy i denne sammenhengen kan forbedre klinisk beslutningstaking i sanntid og redusere arbeidsmengden for helsepersonell.

Studere mål

Hovedmålet med denne studien er å bestemme AI -modellers evne til å analysere arterielle bølgeformdata og oppdage klinisk signifikante hemodynamiske avvik. De sekundære målene er:

For å vurdere samtalen mellom AI-genererte diagnoser og ekspertbedøvelsesiologvurderinger.

For å evaluere den kliniske hensiktsmessigheten av AI-genererte behandlingsanbefalinger.

Å utforske AIs potensielle rolle i kliniske beslutningsstøttesystemer for hemodynamisk overvåking.

Studiedesign og metodikk

Denne studien vil bli utført ved to helsevesenets institusjoner på tertiærnivå:

Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital Başakşehir Çam og Sakura City Hospital Studien vil omfatte voksne pasienter som gjennomgår elektiv kirurgi som trenger intraoperativ arteriell bølgeformovervåking som en del av rutinemessig perioperativ pleie.

Datainnsamlingsprosess Hemodynamiske data vil bli samlet inn fra deltakere ved bruk av det mostcare hemodynamiske overvåkingssystemet, som rutinemessig brukes i perioperative innstillinger.

Datainnsamling vil finne sted på tre tidspunkter:

Pre-anestesi (baseline hemodynamisk status før induksjon) induksjon etter anestesi (etter intubasjon, før kirurgisk snitt) Intraoperativ periode (under viktige kirurgiske hendelser som krever hemodynamisk intervensjon) Hvis et intervensjon trenger i henhold til arteriell bølgeanalyse, vil vi også ta data før og etter innblanding.

AI-basert analyse

De innsamlede arterielle bølgeformdataene vil bli anonymisert og behandlet av AI-modeller (ChatGPT-4 og Gemini 2.0) for å gi:

Unormalitetsdeteksjon - Identifisere eventuelle avvik fra normale hemodynamiske parametere.

Diagnostiske forslag - gir sannsynlige kliniske diagnoser basert på bølgeformmønstrene.

Behandlingsanbefalinger - antyder mulige intervensjoner for å optimalisere hemodynamisk status.

Ekspertvalidering AI-genererte resultater vil bli uavhengig gjennomgått av erfarne anestesileger for å vurdere deres nøyaktighet og kliniske relevans.

Konkordansen mellom AI -utganger og ekspertvurderinger vil bli analysert statistisk.

Utfallsmål

Primært utfall:

Nøyaktighet av AI -modeller for å oppdage hemodynamiske avvik sammenlignet med ekspertvurderinger.

Sekundære utfall:

Konkordans mellom AI-genererte diagnoser og anestesiologdiagnoser. Klinisk hensiktsmessighet av AI-genererte behandlingsanbefalinger sammenlignet med standard klinisk praksis.

AI-modellers potensielle rolle i å styrke klinisk beslutningstaking i perioperativ hemodynamisk behandling.

Etiske betraktninger Studien innebærer ikke ytterligere intervensjoner utover rutinemessig klinisk overvåking.

Ingen pasientidentifiserbare data vil bli brukt i AI-modellanalyse. Informert samtykke vil bli innhentet fra alle deltakere før påmelding. Studien er godkjent av de relevante etiske komiteene ved begge deltakende institusjoner.

Studie Tidslinje Planlagt studiens varighet: 6 måneder estimert startdato: 15. februar 2025 Estimert fullføringsdato: 15. august 2025 Potensiell innvirkning

Denne studien vil gi verdifull innsikt i AIs rolle i automatisert hemodynamisk overvåking og perioperativ beslutningsstøtte. Hvis vellykket, kunne AI-drevet analyse av arterielle bølgeformdata:

Forbedre pasientsikkerheten gjennom tidlig påvisning av hemodynamiske avvik. Forbedre effektiviteten ved å hjelpe anestesileger med datatolkning. Reduser arbeidsmengden for perioperative og kritiske omsorgsteam. Støtt fremtidig AI-baserte kliniske beslutningsstøttedrevier for hemodynamisk overvåking.