Classificação ASA Baseada em IA em Pacientes Pré-Operatórios (AI-Based ASA C)

A classificação do Estado Físico da Sociedade Americana de Anestesiologistas (ASA-PS) é amplamente utilizada para a estratificação de risco perioperatório, mas está sujeita a variabilidade interobservador. Os avanços recentes em inteligência artificial e modelos de linguagem de grande escala introduziram novas oportunidades para apoio à decisão clínica.

Este estudo observacional prospetivo inclui doentes adultos submetidos a avaliação anestésica pré-operatória de rotina no Bursa City Hospital. Dados demográficos, historial médico, comorbilidades, capacidade funcional, achados laboratoriais, eletrocardiografia, resultados de imagiologia torácica e procedimentos cirúrgicos planeados são registados para construir cenários clínicos padronizados.

Múltiplos modelos de inteligência artificial, incluindo sistemas baseados em modelos de linguagem de grande escala, recebem cenários de doentes utilizando tanto instruções estruturadas como entradas não estruturadas. Cada modelo atribui uma classificação ASA-PS e fornece texto explicativo. As classificações geradas por IA são comparadas com avaliações realizadas independentemente por anestesiologistas experientes.

Os resultados primários incluem concordância e precisão entre as classificações ASA geradas por IA e atribuídas por clínicos, utilizando estatísticas de Kappa de Cohen. Os resultados secundários incluem avaliação da legibilidade utilizando o Índice de Legibilidade Turco Ateşman e avaliação da qualidade da resposta utilizando a Escala de Qualidade Global.

O estudo visa explorar se a inteligência artificial pode melhorar a padronização, objetividade e eficiência na avaliação de risco pré-operatório, destacando simultaneamente os pontos fortes e limitações das tecnologias atuais de IA na prática clínica de anestesia.