Avtale mellom kunstig intelligens og anestesileger ved ultralydveiledet aksillær braktial plexus-blokk
Evaluering av overensstemmelse mellom kunstig intelligens og erfarne anestesileger i identifikasjon av målpunkt for ultralydstyrt aksillær braktial plexus-blokkering: En prospektiv observasjonsstudie
Denne prospektive observasjonsstudien har som mål å vurdere samsvaret mellom kunstig intelligens (KI)-assistert identifikasjon av målpunkt og erfarne anestesileger under ultralydstyrt aksillær brachialis plexus-blokk.
Ultralydveiledning er mye brukt i regional anestesi for å forbedre blokkens suksess og sikkerhet. Imidlertid er nøyaktig identifikasjon av anatomiske strukturer og optimale injeksjonspunkter fortsatt operatøravhengig. Systemer basert på kunstig intelligens har potensial til å assistere klinikere ved å identifisere anatomiske landemerker i sanntid.
I denne studien vil KI-genererte målpunkter bli sammenlignet med de som er bestemt av erfarne anestesileger. Samsvarsnivået mellom de to metodene vil bli analysert. Sekundære resultater vil inkludere blokkeringsytelsesparametere og bildekvalitet.
Funnene fra denne studien kan bidra til å forstå den kliniske nytten av KI i ultralydstyrt regional anestesi.
Studieoversikt
Status
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Ultralydveiledet aksillær braktial plexus-blokk er en mye brukt regional anestesiteknik for operasjoner på overekstremitet.
Suksessen til prosedyren avhenger i stor grad av nøyaktig identifikasjon av nervestrukturer og optimale injeksjonspunkter, som er operatøravhengige.
Kunstig intelligens (AI) har nylig dukket opp som et lovende verktøy for å assistere ultralydtolkning ved automatisk å identifisere anatomiske strukturer.
Imidlertid har nivået av samsvar mellom AI-basert målpunktidentifikasjon og ekspertanestesileger ikke vært tilstrekkelig undersøkt, spesielt i aksillær braktial plexus-blokk.
I denne prospektive observasjonsstudien vil pasienter som gjennomgår operasjon på overekstremitet under aksillær braktial plexus-blokk bli inkludert.
Ingen ytterligere intervensjon vil bli utført på pasienter innenfor studiens rammer.
Alle evalueringer vil være basert på sanntids ultralydbilder innhentet som en del av rutinemessig klinisk praksis.
Under rutinemessig ultralydundersøkelse før blokkutførelse vil bilder bli observert i sanntid.
Erfarne anestesileger vil bestemme anatomiske strukturer og optimale målpunkt for injeksjon under prosedyren.
Samtidig vil det AI-baserte systemet analysere de samme sanntids ultralydbildene og identifisere målpunkter.
For hver identifisert nerve (medianus, ulnaris, radialis og muskulokutan) vil både AI og anestesileger bestemme målpunkter for injeksjon.
Den romlige forskjellen mellom AI-genererte og ekspertdefinerte målpunkter vil bli beregnet i millimeter.
Det primære målet er å evaluere samsvaret mellom AI og anestesileger i målpunktidentifikasjon ved bruk av intraklasse korrelasjonskoeffisient (ICC).
I tillegg vil en forskjell på ≤5 mm mellom målinger bli betraktet som klinisk akseptabelt samsvar.
Sekundære utfall vil inkludere:
Andel målinger med ≤5 mm samsvar Samsvar i nerveidentifikasjon Prosedyre-relaterte parametere
Alle ekspertevalueringer vil bli utført uavhengig og blindet for AI-utdata.
Denne studien har som mål å fastslå om AI pålitelig kan assistere klinikere i å identifisere anatomiske mål under ultralydveiledet regional anestesi uten å introdusere noen ytterligere risiko for pasienter.
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Muhammed Gökhan Abay
- Telefonnummer: +905379479745
- E-post: abay.25@gmail.com
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Alder mellom 18 og 80 år
- American Society of Anesthesiologists (ASA) fysisk status I-III
- Pasienter planlagt for overekstremitetskirurgi under ultralydveiledet aksillær braktal plexusblokk som del av rutinemessig klinisk praksis
- Evne til å oppnå tilstrekkelig sanntids ultralydavbildning av aksillærregionen før blokkutførelse
- Gitt skriftlig informert samtykke
Eksklusjonskriterier:
- Manglende evne til å tydelig visualisere aksillærarterien og minst én perifer nerve (medianus, ulnaris, radialis eller muskulkutan) på ultralydavbildning
- Tilstedeværelse av betydelige ultralydartefakter som forringer bildeinterpretasjon
- Tidligere operasjon i aksillærregionen som forårsaker anatomisk deformasjon
- Anatomiske deformiteter eller betydelige anatomiske variasjoner i aksillærregionen
- Utilstrekkelig ultralydbildekvalitet på grunn av alvorlig fedme eller andre tekniske begrensninger
- Manglende sanntids ultralydavbildning før blokkutførelse
- Tilbaketrekking av informert samtykke
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Pasienter som gjennomgår ultralydstyrt aksillær brakhialplexusblokkade
Pasienter som gjennomgår kirurgi på overekstremitetene, hvor ultralydveiledet aksillær braktal plexusblokkade utføres som en del av rutinemessig klinisk praksis.
Sanntids ultralydbilder vil bli vurdert samtidig av et kunstig intelligenssystem og erfarne anestesileger.
Ingen ytterligere intervensjon vil bli utført på pasientene.
|
Ultralydstyrt aksillær braktal plexusblokk utført som del av rutinemessig klinisk behandling.
Ingen ytterligere tiltak innføres for studiens formål.
Sanntids ultralydbilder tatt under prosedyren vil bli analysert av et kunstig intelligenssystem og erfarne anestesileger.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Avtale i identifisering av målpunkt mellom kunstig intelligens og anestesileger
Tidsramme: Under blokkeringsprosedyren (ultralydavbildning)
|
Overensstemmelsen mellom kunstig intelligens (AI) og erfarne anestesileger i identifisering av målinnsprøytningspunkter vil bli evaluert ved bruk av intraklasse korrelasjonskoeffisient (ICC).
Målpunkter vil bli definert ved bruk av koordinatbaserte målinger på sanntids ultralydbilder.
|
Under blokkeringsprosedyren (ultralydavbildning)
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Andel målinger innenfor klinisk akseptabel overensstemmelse
Tidsramme: Under blokkeringsprosedyren
|
Andelen målepunkter med en forskjell på ≤5 mm mellom KI og anestesileger vil bli beregnet.
En forskjell på ≤5 mm vil bli ansett som klinisk akseptabel overensstemmelse.
|
Under blokkeringsprosedyren
|
|
Avtale i Nerveidentifikasjon
Tidsramme: Under blokkeringsprosedyren
|
Avtale mellom AI og anestesileger i identifisering av perifere nerver (medianus, ulnaris, radialis og musculocutaneus) vil bli evaluert ved hjelp av Cohens kappakoeffisient.
|
Under blokkeringsprosedyren
|
|
Romlig forskjell mellom målpunkter
Tidsramme: Under blokkeringsprosedyren
|
Den absolutte avstanden (i millimeter) mellom KI-genererte og anestesilege-definerte målpunkter vil bli beregnet for hver måling.
|
Under blokkeringsprosedyren
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
- 121
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
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. .