Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Ytelsessammenligning av store språkmodeller i TAP-blokk ultralydtolkning: En dobbeltblind prospektiv studie

2. februar 2026 oppdatert av: Engin Ihsan Turan, Kanuni Sultan Suleyman Training and Research Hospital

Målet med denne studien er å undersøke hvor nøyaktig to kunstig intelligens-modeller, Gemini 2.5 Pro og ChatGPT-5.1, kan tolke ultralydvideoer av Transversus Abdominis Plane (TAP)-blokken, en regional anestesiteknikk som brukes til smertelindring etter operasjon.

Hovedspørsmålene denne studien tar sikte på å besvare er:

Hvor nøyaktig kan hver KI-modell identifisere anatomiske strukturer på TAP-blokk ultralydvideoer? Kan KI-modellene korrekt vurdere spredningen av lokalbedøvelse og avgjøre om blokken er vellykket? Hvor godt samsvarer KI-modellenes svar med vurderingene til ekspertanestesileger? Ingen ytterligere prosedyrer vil bli utført på pasientene. TAP-blokker vil bli utført som en del av rutinemessig klinisk omsorg, og ultralydvideoene vil bli spilt inn og anonymisert.

Deltakere trenger ikke å gjøre noe ekstra for studien. Erfarne anestesileger vil gjennomgå videoene og gi ekspertsvar. KI-modellene vil få de samme videoene og bli stilt de samme spørsmålene. En annen ekspert, som ikke vet hvilke svar som kom fra mennesker eller KI, vil sammenligne alle svarene.

Resultatene vil hjelpe forskere å forstå om avanserte KI-systemer trygt kan støtte klinikere i tolkningen av ultralydledet regional anestesiprocedyrer og forbedre opplæring og beslutningstaking i anestesipraksis.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Denne studien har som mål å evaluere hvordan to avanserte kunstig intelligens-modeller (AI), Gemini 2.5 Pro og ChatGPT-5.1, tolker ultralydvideoer av Transversus Abdominis Plane (TAP)-blokkeringsprosedyrer. TAP-blokkeringer utføres som en del av rutinemessig klinisk behandling av erfarne anestesileger. Ultralydvideoene som er tatt opp under disse prosedyrene, fungerer som datakilde for denne studien. Ingen ytterligere prosedyrer eller pasientinvolvering kreves utover standardbehandling.

Ultralydvideobehandling Alle ultralydopptak vil bli fullstendig anonymisert ved å fjerne pasientnavn, datoer og annen identifiserende informasjon.

Gemini 2.5 Pro vil motta originale videofiler. ChatGPT-5.1 vil motta høyoppløselige GIF-segmenter generert fra de samme opptakene.

Begge modellene vil få identiske strukturerte spørsmål bestående av åtte klinisk relevante spørsmål om anatomiske strukturer, nåleplassering, lokal anestetisk spredning, dermatomale effekter og potensielle sikkerhetshensyn.

Ekspertdeltakelse

To anestesieksperter vil delta uavhengig:

Ekspert A vil gjennomgå hver ultralydvideo og svare på det samme settet med åtte kliniske spørsmål. Disse svarene vil tjene som den primære menneskelige kliniske referansen.

Ekspert B vil uavhengig evaluere alle svar, både fra Ekspert A, Gemini og ChatGPT-5.1, etter at de er anonymisert og tilfeldig ordnet. Ekspert B vil ikke vite om et svar kom fra en AI-modell eller en menneskelig ekspert. Ekspert B vil vurdere anatomisk nøyaktighet, klarhet, klinisk relevans og generell innholdskvalitet for hvert svar.

Hvis Ekspert A og Ekspert B er uenige i tolkningen eller kvalitetsvurderingen av et svar, vil en tredje ekspert (Ekspert C), som også er erfaren i ultralydstyrt regional anestesi, uavhengig gjennomgå de relevante svarene. Ekspert Cs vurdering vil bli brukt til å løse avvik og etablere den endelige konsensusen.

Innsamlede data

For hver TAP-blokkeringsvideo vil følgende informasjon bli registrert:

Ultralyd- og prosedyredetaljer. Pasientdemografiske beskrivelser (alder, kjønn, BMI, ASA-klassifisering), brukt kun for generell karakterisering av utvalget.

AI-relaterte ytelsesegenskaper som svarfullstendighet, relevans, konfidensnivå og svarstid.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

40

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

  • Tyrkia (Türkiye)
    • Istanbul
      • Istanbul, Istanbul, Tyrkia (Türkiye), 34303
        • Rekruttering
        • Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Prøvetakingsmetode

Sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Denne studien vil inkludere voksne kirurgipasienter som mottar en lateral Transversus Abdominis Plane (L-TAP)-blokk som en del av rutinemessig anestesipraksis under planlagte operasjoner. Befolkningen består kun av pasienter hvis blokkprosedyrer allerede er klinisk indikert og utført av erfarne anestesileger. Ingen ytterligere prosedyrer utføres for forskningsformål. Ultralydvideoer som er innhentet under standard blokkpraksis er anonymisert og analysert. Studien involverer ikke pasientoppfølging eller noen endring i klinisk behandling.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Voksne i alderen 18–85 år
  • ASA fysisk status I–III
  • Skal gjennomgå elektiv kirurgi med en lateral TAP-blokk utført som del av rutinemessig anestesibehandling
  • Fullstendig ultralydveiledet blokkeringsprosedyre registrert på video
  • I stand til å gi skriftlig samtykke

Eksklusjonskriterier:

  • Mislykket eller ufullstendig TAP-blokkprosedyre
  • Dårlig kvalitet på ultralydvideo (nålspiss eller anestetisk spredning ikke synlig)
  • Manglende demografiske eller kliniske data
  • Tilbaketrekking av samtykke når som helst

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Nøyaktighet i anatomisk tolkning
Tidsramme: Ved tidspunktet for videoanalyse
For hver ultralydvideo vil evnen til begge KI-modellene (ChatGPT-5.1 og Gemini 2.5 Pro) til å korrekt identifisere nøkkelanatomiske strukturer ved lateral TAP-blokk (internal oblique, transversus abdominis, fascialplan, nålespiss) bli evaluert. Nøyaktigheten til hver modell vil bli sammenlignet med det ekspertdefinerte referansesvaret.
Ved tidspunktet for videoanalyse

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Blokk Suksess Tolkning
Tidsramme: På tidspunktet for videoanalyse.
Vurdering av hvorvidt hver AI-modell korrekt fastsetter blokkeringens suksess basert på nåleplassering og spredning av lokalbedøvelse, sammenlignet med ekspertreferanseevaluering.
På tidspunktet for videoanalyse.
Nålplanutvurdering
Tidsramme: Ved tiden for videoanalyse.
Vurdering av hvorvidt KI-modeller korrekt vurderer nålespissens plassering og om den befinner seg innenfor det korrekte interfasciale planet (IO-TA-fascia), sammenlignet med ekspertreferansen.
Ved tiden for videoanalyse.
Dermatomnivåforutsigelse
Tidsramme: Ved tidspunktet for videoanalyse.
Sammenligning av hver AI-modells predikerte dermatomdekning (f.eks. T10-T12) med ekspertbasert referansedermatomnivå.
Ved tidspunktet for videoanalyse.
Risikovurdering
Tidsramme: Ved tidspunktet for videoanalyse.

Evaluering av hvorvidt hver AI-modell korrekt identifiserer potensielle risikoer på ultralydbilder (f.eks. peritoneal nærhet, vaskulære strukturer).

0 = ingen risiko bevissthet, 1 = delvis, 2 = fullstendig og passende risikoidentifikasjon.
Ved tidspunktet for videoanalyse.
Anbefalingskvalitet
Tidsramme: På tidspunktet for videoanalyse.

Vurdering av passendeheten for hver modells forslag (f.eks. behov for ekstra injeksjon, omposisjonering) basert på ultralydbildet.

Kvalitativ scoring av ekspertvurderer (0-10).
På tidspunktet for videoanalyse.
Avtale mellom eksperter
Tidsramme: Under ekspertvurderingsfasen.

Å evaluere om Ekspert A og Ekspert B gir konsistente vurderinger for hver parameter; og å løse avvik gjennom Ekspert C når det er nødvendig.

Enighet / Uenighet løst av tredje ekspert.
Under ekspertvurderingsfasen.
AI-svarstid
Tidsramme: Automatisk fanget under modellutdata.

Tid som kreves for hver AI-modell til å generere svar på de åtte standardiserte spørsmålene.

Sekunder (kontinuerlig variabel).
Automatisk fanget under modellutdata.

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Kanuni Sultan Suleyman Training and Research Hospital

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

15. januar 2026

Primær fullføring (Antatt)

30. april 2026

Studiet fullført (Antatt)

1. mai 2026

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

21. november 2025

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

21. november 2025

Først lagt ut (Faktiske)

3. desember 2025

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

4. februar 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

2. februar 2026

Sist bekreftet

1. november 2025

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Andre studie-ID-numre

  • SUCCESS OF LLMs in TAP BLOCK

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

UBESLUTTE

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere