Ocena sukcesu sonoanatomii ChatGPT-4

Tło i uzasadnienie:

Wraz ze wzrostem wykorzystania ultradźwięków w znieczuleniu regionalnym, techniki takie jak blokady nerwów obwodowych i blokady płaszczyzny powięzi stały się bardziej niezawodne i bezpieczniejsze. Prowadzenie USG znacząco poprawiło skuteczność znieczulenia przewodowego, ograniczając powikłania poprzez umożliwienie dokładnej wizualizacji odpowiednich struktur anatomicznych. Skuteczne blokowanie pod kontrolą USG wymaga jednak dogłębnej wiedzy z zakresu sonoanatomii. Bez tej wiedzy istnieje ryzyko nieprawidłowego umieszczenia środka znieczulającego, co może prowadzić do nieprawidłowego działania bloku lub niezamierzonych powikłań.

Doświadczeni anestezjolodzy biegli w sonoanatomii mogą z łatwością interpretować obrazy USG, jednak osoby z ograniczonym doświadczeniem często napotykają trudności. Podkreśla to potrzebę narzędzi edukacyjnych, które mogą pomóc w nauczaniu i ulepszaniu identyfikacji punktów orientacyjnych anatomicznych. Opracowanie w tym celu systemów opartych na sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT-4, mogłoby zrewolucjonizować szkolenie w zakresie technik znieczulenia przewodowego, zapewniając informację zwrotną w czasie rzeczywistym na temat obrazów ultradźwiękowych.

Główny cel:

Podstawowym celem tego badania jest ocena dokładności i skuteczności narzędzia ChatGPT-4 w identyfikacji punktów orientacyjnych sonoanatomicznych na podstawie obrazów ultrasonograficznych podczas zabiegów znieczulenia przewodowego.

Cel drugorzędny:

Drugorzędnym celem jest ocena, czy model sztucznej inteligencji może ocenić dokładność aplikacji bloków poprzez analizę obrazów ultradźwiękowych i określenie powodzenia blokady w oparciu o cechy sonoanatomiczne i umiejscowienie bloku.

Oczekiwane korzyści:

Celem badania jest sprawdzenie, czy systemy oparte na sztucznej inteligencji można zintegrować ze środowiskiem edukacyjnym, aby pomóc anestezjologom w opanowaniu sonoanatomii w znieczuleniu regionalnym. Ułatwiając dokładną identyfikację struktur anatomicznych, sztuczna inteligencja może potencjalnie ulepszyć krzywą uczenia się i poprawić wskaźniki powodzenia bloków. Wyniki tego badania mogą doprowadzić do opracowania zaawansowanych narzędzi do szkolenia i wykonywania znieczulenia przewodowego pod kontrolą USG, z korzyścią zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych anestezjologów.

Potencjalne ryzyko:

Nie ma przewidywanego ryzyka dla uczestników tego badania, gdyż nie będą zbierane żadne dane osobowe, a badanie polega wyłącznie na analizie obrazów USG.

Projekt badania:

Jest to prospektywne badanie obserwacyjne, które zostanie przeprowadzone na Uniwersytecie Nauk o Zdrowiu w Stambule Kanuni Sultan Süleyman Education and Research Hospital. Badaniem zostaną objęci pacjenci w wieku 18 lat i starsi, poddawani zabiegom chirurgicznym i poddawani znieczuleniu przewodowemu pod kontrolą USG w celu uzyskania efektu przeciwbólowego lub znieczulenia. Przed wzięciem udziału w badaniu od wszystkich pacjentów zostanie uzyskana zgoda.

Zbieranie danych:

Rejestrowane będą wyłącznie obrazy USG z zabiegów, bez gromadzenia jakichkolwiek danych osobowych lub umożliwiających identyfikację pacjenta. Każdy blok znieczulenia regionalnego będzie dokumentowany krok po kroku za pomocą zdjęć USG. Obrazy te będą obejmować kluczowe etapy, takie jak położenie sondy, orientacja i struktury anatomiczne wizualizowane podczas zabiegu. Rejestrowane będzie również położenie i orientacja sondy ultradźwiękowej podczas blokady.

Konfiguracja modelu AI:

Zostanie opracowany i przeszkolony dostosowany do indywidualnych potrzeb model GPT-4 do analizy obrazów ultrasonograficznych. Na podstawie pozycji sondy, obszaru jej umieszczenia i płaszczyzny anatomicznej sztuczna inteligencja podejmie próbę zidentyfikowania struktur sonanoanatomicznych obecnych na obrazach ultradźwiękowych. Model będzie także przewidywał rodzaj realizowanego bloku regionalnego.

Oprócz identyfikacji punktów orientacyjnych anatomicznych model AI oceni powodzenie bloku, analizując końcowe obrazy z każdego zabiegu. Na podstawie budowy anatomicznej oraz umiejscowienia igły i środka znieczulającego pozwoli przewidzieć, czy blok został pomyślnie zastosowany.

Ocena prognoz AI:

Dokładność przewidywań sztucznej inteligencji dotyczących punktów orientacyjnych anatomii i powodzenia bloku zostanie oceniona przez doświadczonego anestezjologa posiadającego wiedzę specjalistyczną w zakresie znieczulenia przewodowego. Ekspert ten porówna przewidywania sztucznej inteligencji z własnymi interpretacjami obrazów ultradźwiękowych, aby ocenić działanie sztucznej inteligencji.

Wynik badania:

Podstawowym wynikiem będzie dokładność ChatGPT-4 w identyfikowaniu struktur sonoanatomicznych na obrazach ultradźwiękowych. Drugorzędnym wynikiem będzie dokładność modelu AI w ocenie powodzenia aplikacji blokowych. Wyniki te zostaną porównane z oceną doświadczonego anestezjologa w celu określenia skuteczności modelu AI.

Wniosek:

Celem tego badania jest zbadanie potencjału sztucznej inteligencji, w szczególności ChatGPT-4, we wspomaganiu identyfikacji anatomicznych punktów orientacyjnych podczas znieczulenia przewodowego pod kontrolą USG. Celem badania jest ocena dokładności sztucznej inteligencji, która ma przyczynić się do opracowania innowacyjnych narzędzi szkoleniowych, które mogłyby ulepszyć edukację i praktykę technik znieczulenia regionalnego.