Avaliação da sonoanatomia de sucesso do ChatGPT-4

Antecedentes e Justificativa:

Com o uso crescente do ultrassom em anestesia regional, técnicas como bloqueios de nervos periféricos e bloqueios do plano fascial tornaram-se mais confiáveis ​​e seguras. A orientação ultrassonográfica melhorou significativamente a taxa de sucesso da anestesia regional, reduzindo complicações ao permitir a visualização precisa de estruturas anatômicas relevantes. No entanto, bloqueios guiados por ultrassom bem-sucedidos requerem conhecimento profundo de sonoanatomia. Sem esta experiência, existe o risco de colocação inadequada do anestésico, podendo levar à falha do bloqueio ou a complicações indesejadas.

Anestesiologistas experientes e proficientes em sonoanatomia podem interpretar facilmente imagens de ultrassom, mas aqueles com experiência limitada muitas vezes enfrentam dificuldades. Isso destaca a necessidade de ferramentas educacionais que possam auxiliar no ensino e melhorar a identificação de marcos anatômicos. O desenvolvimento de sistemas baseados em IA, como o ChatGPT-4, para esse fim poderia revolucionar o treinamento de técnicas de anestesia regional, fornecendo feedback em tempo real sobre imagens de ultrassom.

Objetivo principal:

O objetivo principal deste estudo é avaliar a precisão e eficácia do ChatGPT-4 na identificação de marcos sonoanatômicos de imagens de ultrassom durante procedimentos de anestesia regional.

Objetivo Secundário:

Um objetivo secundário é avaliar se o modelo de IA pode avaliar a precisão das aplicações de bloqueio, analisando as imagens de ultrassom e determinando o sucesso do bloqueio com base nas características sonoanatômicas e no posicionamento do bloco.

Benefícios esperados:

O estudo visa explorar se os sistemas baseados em IA podem ser integrados em ambientes educacionais para ajudar os anestesiologistas no domínio da sonoanatomia para anestesia regional. Ao facilitar a identificação precisa de estruturas anatômicas, a IA poderia potencialmente melhorar a curva de aprendizado e melhorar as taxas de sucesso de bloqueio. Os achados deste estudo podem levar ao desenvolvimento de ferramentas avançadas para treinamento e realização de anestesia regional guiada por ultrassom, beneficiando anestesiologistas novatos e experientes.

Riscos potenciais:

Não há riscos previstos para os participantes deste estudo, pois nenhum dado pessoal será coletado e o estudo envolve apenas a análise de imagens de ultrassom.

Desenho do estudo:

Este é um estudo prospectivo e observacional que será conduzido no Hospital de Educação e Pesquisa da Universidade de Ciências da Saúde de Istambul Kanuni Sultan Süleyman. O estudo incluirá pacientes com 18 anos ou mais que serão submetidos a cirurgia e receberão anestesia regional sob orientação de ultrassom para fins de analgesia ou anestesia. O consentimento será obtido de todos os pacientes antes de participar do estudo.

Coleta de dados:

Serão capturadas apenas imagens de ultrassom dos procedimentos, sem coleta de quaisquer dados pessoais ou identificáveis ​​do paciente. Cada bloqueio de anestesia regional será documentado passo a passo por meio de imagens de ultrassom. Essas imagens incluirão etapas importantes, como posição da sonda, orientação e estruturas anatômicas visualizadas durante o procedimento. O posicionamento e orientação da sonda de ultrassom durante o bloqueio também serão registrados.

Configuração do modelo de IA:

Um modelo GPT-4 customizado será desenvolvido e treinado para analisar as imagens de ultrassom. Com base na posição da sonda, na região de colocação e no plano anatômico, a IA tentará identificar as estruturas sonoanatômicas presentes nas imagens ultrassonográficas. O modelo também fará previsões quanto ao tipo de bloco regional que está sendo realizado.

Além de identificar marcos anatômicos, o modelo de IA avaliará o sucesso do bloqueio analisando as imagens finais de cada procedimento. Ele fornecerá uma previsão se o bloqueio foi aplicado com sucesso com base nas estruturas anatômicas e no posicionamento da agulha e do anestésico.

Avaliação de previsões de IA:

A precisão das previsões da IA ​​em relação aos marcos anatômicos e ao sucesso do bloqueio será avaliada por um anestesiologista experiente com experiência em anestesia regional. Este especialista irá comparar as previsões da IA ​​com as suas próprias interpretações das imagens de ultrassom para avaliar o desempenho da IA.

Resultado do estudo:

O resultado primário será a precisão do ChatGPT-4 na identificação de estruturas sonoanatômicas em imagens de ultrassom. O resultado secundário será a precisão do modelo de IA na avaliação do sucesso das aplicações em bloco. Esses resultados serão comparados com as avaliações do anestesista experiente para determinar a eficácia do modelo de IA.

Conclusão:

Este estudo busca explorar o potencial da inteligência artificial, especificamente ChatGPT-4, no auxílio na identificação de marcos anatômicos durante anestesia regional guiada por ultrassom. Ao avaliar a precisão da IA, o estudo visa contribuir para o desenvolvimento de ferramentas de treinamento inovadoras que possam aprimorar o ensino e a prática das técnicas de anestesia regional.