Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

AI Assisted Preoperative Assessment for ASA Classification and ICU Admission

20 sierpnia 2026 zaktualizowane przez: Zeynep Lee, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital

AI Assisted Clinical Decision-making in Preoperative Anesthesia Assessment: a Comparision of Clinicians, ChatGPT and Gemini

This prospective observational study evaluates the performance of artificial intelligence (AI) models in preoperative anesthesia assessment. Preoperative clinical data from adult patients undergoing elective surgery are independently evaluated by clinicians and AI models (ChatGPT and Gemini). The study compares their assessments of American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification and the predicted need for intensive care unit (ICU) admission within the first 24 hours after surgery. Actual postoperative ICU admission is used as the clinical outcome for evaluating predictive performance. No treatment or clinical decision is determined by the AI models, and patient management is performed according to routine clinical practice.

Przegląd badań

Status

Aktywny, nie rekrutujący

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

2500

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

    • Istanbul
      • Istanbul, Istanbul, Turcja (Türkiye), 34147
        • Bakırkoy Dr. Sadi Konuk Training and Research Hospital

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Adult patients undergoing elective surgery who are evaluated in the preoperative anesthesia clinic at Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital.

Opis

Inclusion Criteria:

  • Age 18 years or older
  • Scheduled for elective surgery
  • Evaluated in the preoperative anesthesia clinic
  • Provision of informed consent

Exclusion Criteria:

  • Pregnancy
  • Presence of an upper respiratory tract infection
  • Active herpes infection or active wound and/or lesion in the anesthesia-related area
  • Age under 18 years
  • Emergency surgery
  • Planned cardiovascular surgery
  • Incomplete clinical data

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
elective surgical patients
Adult patients undergoing elective surgery who undergo routine preoperative anesthesia assessment. Preoperative clinical data from each participant are independently evaluated by the clinician and the AI models ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within the first 24 postoperative hours. AI assessments do not influence clinical management or patient care.
Preoperative clinical data are independently evaluated using ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within 24 hours after surgery. AI-generated assessments are used for research purposes only and do not influence clinical decision-making or patient care.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Agreement in ASA Physical Status Classification
Ramy czasowe: During preoperative assessment
Agreement between clinician-assigned and AI-generated ASA Physical Status classifications will be evaluated for ChatGPT and Gemini using linear weighted kappa statistics.
During preoperative assessment

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Prediction of Postoperative ICU Admission
Ramy czasowe: Within the first 24 hours after surgery
The accuracy of preoperative predictions of postoperative ICU admission made by the clinician, ChatGPT, and Gemini will be evaluated against actual ICU admission occurring within the first 24 hours after surgery. Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy will be calculated for each evaluator.
Within the first 24 hours after surgery

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Śledczy

  • Dyrektor Studium: evrim kucur tülübaş, MD, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

16 lutego 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

20 sierpnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

20 sierpnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

20 sierpnia 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

20 sierpnia 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

24 sierpnia 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

24 sierpnia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

20 sierpnia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2026/51

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

Individual participant data will not be shared due to patient confidentiality and data protection considerations.

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .