Concordância Entre o ChatGPT-5 e Anestesiologistas na Avaliação de Risco Pré-operatório: Classificação ASA (ASA)
Estratificação Pré-operatória de Risco Assistida por Inteligência Artificial: Concordância entre ChatGPT-5 e Anestesiologistas na Classificação do Estado Físico ASA e na Previsão de Necessidade de Hemoderivados
Uma estratificação de risco pré-operatória precisa e reprodutível é essencial para prever a morbilidade perioperatória, a necessidade de unidade de cuidados intensivos (UCI), a utilização de produtos sanguíneos e a mortalidade. A classificação do estado físico da Sociedade Americana de Anestesiologistas (ASA-PS) continua a ser a ferramenta mais utilizada para a avaliação global do risco pré-operatório. No entanto, a pontuação ASA depende da interpretação do clínico, incorpora um número limitado de variáveis estruturadas e pode demonstrar variabilidade inter-observador.
Os avanços recentes na inteligência artificial (IA) e nos modelos de linguagem de grande escala (LLM) sugerem que os modelos generativos podem auxiliar na tomada de decisões clínicas, sintetizando informação médica estruturada e não estruturada. Na medicina perioperatória, os sistemas de IA podem potencialmente melhorar a estratificação de risco, otimizar a utilização de testes laboratoriais e melhorar o planeamento de recursos perioperatórios.
O objetivo principal deste estudo observacional prospetivo-retrospetivo é avaliar a concordância entre as classificações ASA atribuídas por anestesiologistas certificados e as geradas por um modelo de linguagem de grande escala avançado (ChatGPT-5) utilizando dados clínicos pré-operatórios anonimizados.
Os objetivos secundários incluem:
Comparação dos padrões de solicitação de testes laboratoriais entre anestesiologistas e ChatGPT (número e tipo de testes pré-operatórios solicitados por doente) Avaliação da utilização de produtos sanguíneos perioperatórios (número de unidades de concentrado de eritrócitos por doente) Avaliação da correlação entre a pontuação ASA atribuída pelo clínico, a pontuação ASA gerada por IA, a intensidade de solicitação laboratorial e os resultados pós-operatórios reais Determinação do desempenho preditivo para complicações pós-operatórias, admissão na UCI e mortalidade aos 30 dias Serão incluídos doentes adultos (≥18 anos) submetidos a cirurgia eletiva e avaliados na consulta externa de anestesia pré-operatória. Cirurgia de emergência, classificação ASA VI, gravidez, doentes pediátricos, documentação incompleta ou registos não anonimizáveis constituem critérios de exclusão.
Para cada doente:
Será registada a pontuação ASA atribuída pelo anestesiologista. Resumos clínicos anonimizados (dados demográficos, comorbilidades, historial de medicação, achados físicos, dados laboratoriais quando disponíveis) serão introduzidos no ChatGPT-5.
A pontuação ASA gerada por IA será registada independentemente. O número e o tipo de testes laboratoriais solicitados pelo anestesiologista serão documentados.
Sob uma instrução padronizada, o ChatGPT-5 gerará testes laboratoriais recomendados, e o número e tipo de testes serão registados.
Os produtos sanguíneos administrados perioperatoriamente (unidades por doente) serão recolhidos dos registos médicos eletrónicos.
Os resultados pós-operatórios (complicações, admissão na UCI, mortalidade) serão documentados.
A concordância entre a classificação ASA do clínico e da IA será avaliada utilizando o coeficiente kappa de Cohen. O desempenho diagnóstico será avaliado utilizando sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos e negativos, e análise da curva ROC (receiver operating characteristic).
O comportamento de solicitação laboratorial será analisado quantitativamente (número médio de testes por doente) e categoricamente (tipo de painéis de testes). A utilização de produtos sanguíneos será analisada como unidades por doente e estratificada de acordo com a classe ASA e a previsão de risco por IA.
O tamanho amostral planeado é de aproximadamente 900 doentes adultos de cirurgia eletiva durante um período de estudo de 3 meses, garantindo poder estatístico adequado para análise de concordância e avaliações de subgrupos.
Este estudo visa determinar se a avaliação pré-operatória assistida por IA fornece uma classificação ASA fiável, padrões de utilização laboratorial mais eficientes e uma melhor alinhamento com o consumo real de recursos perioperatórios em comparação com a avaliação convencional do anestesiologista.
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Antecedentes e Fundamentação A avaliação de risco pré-operatória é um pilar da medicina perioperatória e influencia diretamente o planeamento anestésico, a utilização de testes laboratoriais e a preparação de recursos perioperatórios. A classificação de Estado Físico da Sociedade Americana de Anestesiologistas (ASA-PS) continua a ser a ferramenta de estratificação de risco global mais amplamente utilizada. No entanto, a pontuação ASA é inerentemente subjetiva, baseia-se na interpretação clínica e pode demonstrar variabilidade interobservador.
Os avanços na inteligência artificial (IA), particularmente nos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), demonstraram a capacidade de sintetizar informações clínicas estruturadas e não estruturadas e gerar classificações médicas comparáveis ao raciocínio clínico em domínios selecionados. Na avaliação perioperatória, os sistemas de IA podem oferecer uma interpretação mais padronizada e reproduzível de comorbilidades, estado funcional e parâmetros laboratoriais.
Além da classificação de risco, a solicitação de testes laboratoriais pré-operatórios representa um componente crítico do fluxo de trabalho clínico. Testes laboratoriais excessivos ou insuficientes podem afetar a eficiência dos cuidados de saúde e o planeamento perioperatório. Se as recomendações baseadas em IA diferem quantitativamente do comportamento de solicitação dos anestesiologistas permanece desconhecido.
Além disso, a transfusão perioperatória de concentrado de eritrócitos (glóbulos vermelhos concentrados, PRBC) constitui um marcador objetivo da carga fisiológica cirúrgica e do risco perioperatório. Avaliar se a classificação ASA atribuída pelo clínico ou a classificação ASA gerada por IA se correlaciona melhor com a utilização real de PRBC pode fornecer informações sobre a validade clínica da estratificação de risco assistida por IA.
Este estudo visa avaliar a concordância entre anestesiologistas e ChatGPT-5 na classificação ASA e comparar os padrões de solicitação de testes laboratoriais e sua associação com a utilização de concentrado de eritrócitos perioperatório.
Objetivos do Estudo Objetivo Primário Avaliar a concordância entre as classificações ASA atribuídas por anestesiologistas especialistas e as classificações ASA geradas por ChatGPT-5 utilizando documentação clínica pré-operatória anonimizada.
Objetivos Secundários
Comparar o número e tipo de testes laboratoriais pré-operatórios solicitados por paciente por:
Anestesiologistas certificados ChatGPT-5 sob condições de solicitação padronizadas Quantificar a intensidade de solicitação laboratorial (número médio de testes por paciente) e avaliar diferenças entre recomendações clínicas e geradas por IA.
Avaliar a utilização perioperatória de concentrado de eritrócitos (glóbulos vermelhos concentrados, PRBC):
Incidência de transfusão Número de unidades de PRBC transfundidas por paciente
Avaliar a relação entre:
Classificação ASA atribuída pelo clínico Classificação ASA gerada por IA Volume de solicitação laboratorial Transfusão real de PRBC perioperatória Desenho do Estudo Este é um estudo observacional híbrido prospetivo-retrospetivo de centro único, realizado na clínica ambulatorial de anestesia pré-operatória do Hospital da Cidade de Antália.
A duração planeada do estudo é de 6 meses (1 de janeiro de 2026 - 1 de julho de 2026). O recrutamento previsto é de aproximadamente 1000 doentes cirúrgicos eletivos adultos, permitindo poder adequado para análise de concordância e comparações de subgrupos.
Este estudo é de natureza observacional. Não serão feitas modificações aos cuidados clínicos de rotina. Os resultados de IA não influenciarão as decisões de gestão do doente.
População do Estudo Critérios de Inclusão Idade ≥ 18 anos Agendados para cirurgia eletiva Formulário de avaliação anestésica pré-operatória padronizado preenchido Classificação ASA atribuída por anestesiologista especialista Consentimento informado escrito Documentação clínica adequada para anonimização Critérios de Exclusão Cirurgia de emergência Classificação ASA VI Gravidez Doentes pediátricos (<18 anos) Documentação incompleta ou não padronizada Incapacidade de anonimizar registos clínicos 30 dias entre avaliação pré-operatória e cirurgia Procedimentos do Estudo
Avaliação Baseada no Clínico
Dos registos médicos eletrónicos, serão extraídos os seguintes dados:
Dados demográficos (idade, sexo) Comorbilidades História medicamentosa Capacidade funcional (se documentada) Achados do exame físico Achados laboratoriais (se solicitados) Classificação ASA atribuída pelo anestesiologista Tipo e número de testes laboratoriais solicitados Transfusão perioperatória de concentrado de eritrócitos (PRBC) Incidência de transfusão (sim/não) Número total de unidades de PRBC por paciente As contagens de testes laboratoriais incluirão todos os testes pré-operatórios de rotina (ex., hemograma completo, perfil de coagulação, painéis bioquímicos, etc.), registados como número total por paciente.
- Avaliação Baseada em IA
Resumos clínicos pré-operatórios anonimizados serão introduzidos no ChatGPT-5 utilizando uma solicitação estruturada padronizada. Será pedido à IA que:
Atribua uma classificação de Estado Físico ASA. Recomende testes laboratoriais pré-operatórios.
Para cada paciente, serão registados os seguintes resultados de IA:
Classificação ASA gerada por ChatGPT-5 Lista de testes laboratoriais recomendados Número total de testes laboratoriais recomendados As recomendações de IA não serão implementadas clinicamente e serão utilizadas exclusivamente para análise comparativa.
Resultados Resultado Primário
Concordância entre classificações ASA atribuídas por anestesiologistas e geradas por ChatGPT-5, medida utilizando:
Coeficiente kappa de Cohen Kappa ponderado (escala ordinal ASA I-V) Resultados Secundários
Número médio de testes laboratoriais por paciente:
Solicitados pelo clínico Recomendados por IA Distribuição de categorias de testes laboratoriais.
Utilização perioperatória de concentrado de eritrócitos:
Taxa de transfusão (% de pacientes) Unidades médias de PRBC por paciente
Associação entre:
Classificação ASA (clínico vs IA) Volume de solicitação de testes laboratoriais Incidência de transfusão de PRBC e número de unidades Plano de Análise Estatística Kappa de Cohen e kappa ponderado para concordância ASA Comparações emparelhadas de contagens de testes laboratoriais utilizando teste t emparelhado ou teste de Wilcoxon de postos sinalizados Análise de correlação entre volume de testes laboratoriais e unidades de PRBC Análise de regressão logística para preditores de transfusão de PRBC Análise de regressão ordinal para preditores de ASA
Análises de subgrupos estratificadas por:
Grupo etário Categoria cirúrgica Carga de comorbilidades A significância estatística será definida como p < 0,05. Justificação do Tamanho da Amostra Com base em estudos anteriores de concordância ASA relatando valores kappa entre 0,70-0,85, foi assumido um kappa mínimo clinicamente significativo de 0,60.
Com α = 0,05 e 80% de poder, o tamanho mínimo da amostra necessário foi estimado em 150-180 pacientes.
Para aumentar a precisão estatística e permitir uma análise robusta de subgrupos, aproximadamente 1000 pacientes serão recrutados durante o período do estudo.
Considerações Éticas Este estudo é não intervencionista e observacional. Todos os dados clínicos serão anonimizados antes do processamento por IA. Nenhuma decisão de gestão do doente será influenciada por resultados de IA. O estudo será conduzido de acordo com a Declaração de Helsínquia e regulamentos aplicáveis de proteção de dados.
Contribuição Científica Esperada
Este estudo fornecerá evidências do mundo real relativamente a:
A fiabilidade do ChatGPT-5 na geração de classificações ASA Diferenças na intensidade de solicitação laboratorial entre clínicos e IA A associação entre métodos de classificação ASA e a utilização real de concentrado de eritrócitos Os achados podem contribuir para compreender se a avaliação pré-operatória assistida por IA pode apoiar uma avaliação perioperatória mais padronizada, objetiva e consciente dos recursos.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Antalya, Turquia (Türkiye)
- Antalya City Hospital
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Os pacientes adultos (≥18 anos) agendados para cirurgia eletiva e avaliados na clínica externa de anestesia pré-operatória do Hospital da Cidade de Antalya durante o período do estudo constituirão a população do estudo. Todos os pacientes elegíveis com um formulário de avaliação de anestesia pré-operatória padronizado completo e classificação de Estado Físico ASA documentada serão considerados. Apenas serão incluídos os pacientes cujos dados clínicos possam ser totalmente anonimizados e que forneçam consentimento informado por escrito.
Serão excluídos os pacientes submetidos a cirurgia de emergência, pacientes pediátricos, pacientes grávidas, classificação ASA VI, documentação incompleta ou casos com mais de 30 dias entre a avaliação pré-operatória e a cirurgia.
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Idade ≥ 18 anos
- Agendado para cirurgia eletiva
- Formulário padronizado de avaliação pré-anestésica preenchido
- Classificação ASA (Estado Físico) atribuída por um anestesiologista especialista
- Consentimento informado por escrito
- Documentação clínica adequada para anonimização
Critérios de Exclusão:
- Cirurgia de emergência
- Classificação ASA VI
- Gravidez
- Pacientes pediátricos (<18 anos)
- Documentação clínica incompleta ou não padronizada
- Impossibilidade de anonimizar os registos clínicos
- Mais de 30 dias entre a avaliação pré-operatória e a cirurgia
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Acordo Entre a Classificação do Estado Físico ASA Atribuída pelo Anestesiologista e Gerada pelo ChatGPT-5
Prazo: No momento da avaliação anestésica pré-operatória (linha de base).
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Acordo entre as classificações do Estado Físico ASA atribuídas por anestesiologistas certificados pelo conselho e aquelas geradas pelo ChatGPT-5 usando dados clínicos pré-operatórios anonimizados.
O acordo será quantificado usando as estatísticas de kappa de Cohen e kappa ponderado para as categorias ordinais ASA (I-V).
A comparação será realizada usando resumos clínicos pré-operatórios anonimizados idênticos.
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No momento da avaliação anestésica pré-operatória (linha de base).
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Damla Kaytancı Özçelik, Antalya City Hospital
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
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- Antalya City Hospital
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (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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