Ocena powodzenia modeli sztucznej inteligencji w interpretacji danych analizy fali tętniczej

To prospektywne badanie obserwacyjne ma na celu ocenę zdolności modeli sztucznej inteligencji (AI) do interpretacji danych analizy fali tętniczej uzyskanych z systemu monitorowania hemodynamicznego. Badanie koncentruje się na ocenie dokładności CHATGPT-4 i GEMINI 2.0 w wykrywaniu nieprawidłowości hemodynamicznych, dostarczaniu sugestii diagnostycznych i oferowaniu zaleceń dotyczących leczenia opartych na danych fali tętniczej zebranych od wybierających pacjentów chirurgicznych.

Tło i uzasadnienie analizy fali tętniczej jest kluczowym składnikiem zaawansowanego monitorowania hemodynamicznego, zapewniającego wgląd w czasie rzeczywistym w pojemności pojemności serca, oporność naczyniową i status objętości. Parametry te są niezbędne do prowadzenia leczenia płynów okołooperacyjnych i optymalizacji stabilności hemodynamicznej u pacjentów chirurgicznych i krytycznie chorych. Podczas gdy zautomatyzowane systemy monitorowania generują duże ilości danych, interpretacja tych przebiegów pozostaje zależna od specjalistycznej wiedzy klinicystów. Integracja opartych na sztucznej inteligencji narzędzi do wspierania decyzyjnego w tym kontekście może poprawić podejmowanie decyzyjnych decyzyjnych w czasie rzeczywistym i zmniejszyć obciążenie pracownikom opieki zdrowotnej.

Cele badań

Głównym celem tego badania jest określenie zdolności modeli AI do analizy danych fali tętniczej i wykrycia klinicznie istotnych nieprawidłowości hemodynamicznych. Cele wtórne to:

Aby ocenić zgodność między diagnozami generowanymi przez AI i oceny anestezjologa ekspertów.

Ocena klinicznej stosowności zaleceń leczenia generowanych przez AI.

Aby zbadać potencjalną rolę AI w systemach wspomagania decyzji klinicznych do monitorowania hemodynamicznego.

Projektowanie i metodologia badań

To badanie zostanie przeprowadzone w dwóch trzeciorzędowych instytucjach opieki zdrowotnej:

Uniwersytet nauk o zdrowiu İstanbul Kanuni Sultan Sultan Edukacja i szkolenie Szpital Başakşehir çam i Sakura City Hospital Badanie obejmie dorosłych pacjentów poddawanych operacji do wyboru, którzy wymagają śródoperacyjnego monitorowania fal tętnicowych w ramach rutynowej opieki okołooperacyjnej.

Proces gromadzenia danych dane hemodynamiczne zostaną zebrane od uczestników przy użyciu najczęściej hemodynamicznego systemu monitorowania, który jest rutynowo wykorzystywany w ustawieniach okołooperacyjnych.

Zbieranie danych odbędzie się w trzech punktach czasowych:

Przed anestezja (wyjściowy status hemodynamiczny przed indukcją) indukcja po anestezji (po intubacji, przed nacięciem chirurgicznym) Okres śródoperacyjny (podczas kluczowych zdarzeń chirurgicznych wymagających interwencji hemodynamicznej), jeśli interwencja według analizy fali tętniczej weźmiemy również dane przed i po nim po i później. interwencja.

Analiza oparta na AI

Zebrane dane przebiegów tętnic zostaną anonimowe i przetworzone przez modele AI (Chatgpt-4 i Gemini 2.0) w celu zapewnienia:

Wykrywanie nieprawidłowości - identyfikacja wszelkich odchyleń od normalnych parametrów hemodynamicznych.

Sugestie diagnostyczne - dostarczanie prawdopodobnych diagnoz klinicznych na podstawie wzorców przebiegu.

Zalecenia dotyczące leczenia - sugerujące możliwe interwencje w celu optymalizacji statusu hemodynamicznego.

Wyniki wygenerowane przez AI walidacji ekspertów zostaną niezależnie sprawdzone przez doświadczonych anestezjologów w celu oceny ich dokładności i znaczenia klinicznego.

Zgodność między wynikami AI a ocenami ekspertów zostanie analizowana statystycznie.

Miary wyniku

Pierwotny wynik:

Dokładność modeli AI w wykrywaniu nieprawidłowości hemodynamicznych w porównaniu z ocenami ekspertów.

Wtórne wyniki:

Zgodność między diagnozami generowanymi przez AI a diagnozami anestezjologiem. Kliniczna stosowność zaleceń leczenia generowanych przez AI w porównaniu ze standardową praktyką kliniczną.

Potencjalna rola modeli AI w zwiększaniu podejmowania decyzji klinicznych w leczeniu hemodynamicznym okołooperacyjnym.

Rozważania etyczne Badanie nie obejmują żadnych dodatkowych interwencji poza rutynowym monitorowaniem klinicznym.

W analizie modelu AI nie zostaną wykorzystane żadne dane możliwe do zidentyfikowania pacjenta. Przed rekrutacją uzyskano świadomą zgodę od wszystkich uczestników. Badanie zostało zatwierdzone przez odpowiednie komitety etyczne w obu uczestniczących instytucjach.

Planowany badanie Planowane badanie czas trwania: 6 miesięcy szacunkowy Data rozpoczęcia: 15 lutego 2025 r. Szacowana data zakończenia: 15 sierpnia 2025 r. Potencjalny wpływ

Badanie to zapewni cenne wgląd w rolę AI w zautomatyzowanym monitorowaniu hemodynamicznym i wsparciu decyzji okołooperacyjnej. Jeśli się powiedzie, oparta na A-Analiza danych fali tętniczej może: może:

Zwiększ bezpieczeństwo pacjentów poprzez wczesne wykrywanie nieprawidłowości hemodynamicznych. Popraw wydajność, pomagając anestezjologom w interpretacji danych. Zmniejsz obciążenie pracą dla zespołów opieki okołooperacyjnej i krytycznej. Wspieraj przyszłe kliniczne narzędzia decyzyjne oparte na AI do monitorowania hemodynamicznego.