Оценка успеха ChatGPT-4. Соноанатомия.

Предыстория и обоснование:

С ростом использования ультразвука в регионарной анестезии такие методы, как блокады периферических нервов и блокады фасциальной плоскости, стали более надежными и безопасными. Ультразвуковой контроль значительно повысил уровень успеха регионарной анестезии, уменьшая осложнения за счет обеспечения точной визуализации соответствующих анатомических структур. Однако успешная блокада под ультразвуковым контролем требует глубоких знаний соноанатомии. Без этого опыта существует риск неправильного введения анестетика, что потенциально может привести к сбою блокады или непредвиденным осложнениям.

Опытные анестезиологи, владеющие соноанатомией, могут легко интерпретировать ультразвуковые изображения, но люди с ограниченным опытом часто сталкиваются с трудностями. Это подчеркивает необходимость в образовательных инструментах, которые могут помочь в обучении и улучшении идентификации анатомических ориентиров. Разработка для этой цели систем на базе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT-4, может революционизировать обучение методам регионарной анестезии, обеспечивая обратную связь в режиме реального времени на ультразвуковых изображениях.

Основная цель:

Основная цель этого исследования — оценить точность и эффективность ChatGPT-4 при определении соноанатомических ориентиров на ультразвуковых изображениях во время процедур регионарной анестезии.

Вторичная цель:

Вторичная цель — оценить, может ли модель искусственного интеллекта оценить точность применения блоков путем анализа ультразвуковых изображений и определения успеха блока на основе соноанатомических особенностей и размещения блока.

Ожидаемые преимущества:

Целью исследования является изучение возможности интеграции систем на основе искусственного интеллекта в образовательные учреждения, чтобы помочь анестезиологам освоить соноанатомию для регионарной анестезии. Облегчая точную идентификацию анатомических структур, ИИ потенциально может улучшить кривую обучения и повысить показатели успешных блокировок. Результаты этого исследования могут привести к разработке передовых инструментов для обучения и проведения региональной анестезии под ультразвуковым контролем, которые принесут пользу как начинающим, так и опытным анестезиологам.

Потенциальные риски:

Ожидаемых рисков для участников этого исследования нет, поскольку никакие личные данные не собираются, а исследование включает только анализ ультразвуковых изображений.

Дизайн исследования:

Это проспективное обсервационное исследование, которое будет проводиться в Образовательно-исследовательской больнице имени Султана Сулеймана при Университете медицинских наук Стамбула. В исследование будут включены пациенты в возрасте 18 лет и старше, перенесшие хирургическое вмешательство и получающие регионарную анестезию под ультразвуковым контролем с целью обезболивания или анестезии. Согласие будет получено от всех пациентов перед участием в исследовании.

Сбор данных:

Будут записываться только ультразвуковые изображения процедур без сбора каких-либо личных или идентифицируемых данных о пациенте. Каждый блок регионарной анестезии будет документироваться шаг за шагом с помощью ультразвуковых изображений. Эти изображения будут включать ключевые этапы, такие как положение зонда, ориентация и анатомические структуры, визуализируемые во время процедуры. Также будет записано положение и ориентация ультразвукового датчика во время блокады.

Конфигурация модели AI:

Будет разработана и обучена индивидуальная модель GPT-4 для анализа ультразвуковых изображений. На основании положения датчика, области размещения и анатомической плоскости ИИ попытается идентифицировать соноанатомические структуры, присутствующие на ультразвуковых изображениях. Модель также будет делать прогнозы относительно типа выполняемого регионального блока.

Помимо определения анатомических ориентиров, модель искусственного интеллекта будет оценивать успех блокады, анализируя окончательные изображения каждой процедуры. Это позволит спрогнозировать, было ли успешно применено блокирование, на основе анатомических структур и положения иглы и анестетика.

Оценка прогнозов ИИ:

Точность прогнозов ИИ относительно анатомических ориентиров и успеха блокады будет оцениваться опытным анестезиологом, имеющим опыт региональной анестезии. Этот эксперт сравнит прогнозы ИИ со своей собственной интерпретацией ультразвуковых изображений, чтобы оценить производительность ИИ.

Результат исследования:

Основным результатом будет точность ChatGPT-4 в идентификации соноанатомических структур на ультразвуковых изображениях. Вторичным результатом будет точность модели ИИ при оценке успеха блочных приложений. Эти результаты будут сравниваться с оценками опытного анестезиолога, чтобы определить эффективность модели искусственного интеллекта.

Заключение:

Это исследование направлено на изучение потенциала искусственного интеллекта, в частности ChatGPT-4, в помощи в идентификации анатомических ориентиров во время регионарной анестезии под ультразвуковым контролем. Оценивая точность ИИ, исследование призвано внести вклад в разработку инновационных средств обучения, которые могли бы улучшить обучение и практику методов регионарной анестезии.