- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06796036
A IA conversacional no cuidado tático de vítimas: a linha de base GPT-4O melhora a tomada de decisão do Combat Medic (FieldAI)
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este estudo investiga o potencial da inteligência artificial de conversação (IA), especificamente GPT-4, para aprimorar a tomada de decisão clínica em cenários de cuidados de vítimas de combate tático (TCCC). O objetivo principal é avaliar se o suporte à IA melhora a precisão e a eficiência das decisões de gerenciamento de ventilador para médicos de combate em ambientes de alta pressão, sem comprometer sua autonomia.
Um desenho prospectivo, randomizado e dentro do estudo será empregado. Trinta médicos de combate das forças armadas tcheco participarão. Cada participante completará 10 cenários simulados do TCCC: cinco com assistência de IA e cinco sem. Os cenários serão comparados quanto à complexidade e randomizados para controlar os efeitos da ordem. Os participantes usarão o ChatGPT em dispositivos portáteis para simular a tomada de decisões assistida em tempo real.
Em cenários envolvendo assistência de IA, os médicos consultarão o GPT-4 quanto ao suporte na otimização de configurações mecânicas do ventilador com base nos dados do paciente, incluindo resultados de gás sanguíneo, sinais vitais e parâmetros do ventilador.
O desfecho primário é a precisão das configurações do ventilador, como categorizado em "Excelente", "aceitável" ou "falha" com base nos padrões predefinidos do TCCC. Os resultados secundários incluem a velocidade de tomada de decisão e a percepção dos participantes da utilidade da IA, medida através de pesquisas pós-cenário.
As descobertas visam determinar a viabilidade de integrar modelos de grandes idiomas (LLMs) em cuidados médicos de combate para otimizar os resultados do paciente e apoiar médicos em condições de combate. O estudo busca promover o entendimento do papel da IA na medicina militar, fornecendo uma base para a implantação futura de soluções de IA ajustadas no TCCC e outros cenários de cuidados intensivos.
Este estudo oferece uma avaliação de prova de conceito de aplicações de LLM em cuidados de vítimas de combate, com o potencial de melhorar a tomada de decisões e informar o desenvolvimento de ferramentas especializadas de IA para uso militar.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Praha, Tcheca, 16209
- Military University Hospital Prague
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de inclusão:
- Médicos de combate servindo ativamente nas forças armadas tcheco
- Conclusão dos módulos padronizados de treinamento de atendimento de vítimas de combate tático e e-learning nas configurações do ventilador e interpretação de gás sanguíneo
- Passagem bem-sucedida dos pré-testes para garantir um nível uniforme de conhecimento da linha de base.
- Disposição de participar e fornecer consentimento informado.
- Disponibilidade para concluir o protocolo de estudo completo, incluindo 10 cenários simulados.
Critérios de exclusão:
- Falha em aprovar os pré-testes ou o TCCC e o treinamento em gerenciamento de ventilador
- Treinamento avançado anterior ou certificação profissional em cuidados intensivos ou ventilação mecânica que podem influenciar os resultados
- Recusa em fornecer consentimento informado ou incapacidade de se comprometer com o cronograma de estudo
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Outro
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Experimental: Combate a tomada de decisão médica com e sem assistência de IA
Todos os participantes completarão 10 cenários de atendimento de vítimas de combate tático: 5 com assistência de IA usando o GPT-4 para gerenciamento de ventilador e 5 sem assistência de IA.
O design crossover garante que cada participante experimente as duas condições.
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Os participantes completarão 10 cenários simulados de atendimento de vítimas de combate tático (TCCC), com 5 cenários realizados usando assistência de IA (GPT-4) e 5 sem IA.
Em cenários assistidos pela AI, os participantes usarão o GPT-4 para consultar e otimizar as configurações do ventilador com base nos dados do paciente, enquanto os cenários que não são de AI dependem apenas de seu julgamento clínico.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Precisão das configurações do ventilador
Prazo: 1 hora
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Precisão das configurações do ventilador como categorizado em "excelente", "aceitável" ou "falha" com base nos padrões predefinidos do TCCC. Excelente significa 2 pontos, aceitável 1 ponto e falha 0. |
1 hora
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Percepção da utilidade da inteligência artificial
Prazo: 1 hora
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Percepção da utilidade da inteligência artificial, medida através da pesquisa pós-cenário
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1 hora
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Michal Soták, M.D., Ph.D., Charles University, Czech Republic
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Nemeth C, Amos-Binks A, Rule G, Laufersweiler D, Keeney N, Flint I, Pinevich Y, Herasevich V. TCCC Decision Support With Machine Learning Prediction of Hemorrhage Risk, Shock Probability. Mil Med. 2023 Nov 8;188(Suppl 6):659-665. doi: 10.1093/milmed/usad298.
- Preiksaitis C, Ashenburg N, Bunney G, Chu A, Kabeer R, Riley F, Ribeira R, Rose C. The Role of Large Language Models in Transforming Emergency Medicine: Scoping Review. JMIR Med Inform. 2024 May 10;12:e53787. doi: 10.2196/53787.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- FieldAI
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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