Оценка показаний для отделения интенсивной терапии (ОИТ): прогнозы для человека и ChatGPT-4o (ICU)

Данное исследование имеет ретроспективный дизайн. Медицинские данные пациентов, поступивших в отделение неотложной помощи и обратившихся в клинику анестезиологии и реанимации по показаниям в ОИТ, будут собираться ретроспективно. Демографическая информация, показатели жизнедеятельности, результаты лабораторных исследований, результаты визуализации и клинические решения пациентов будут записываться. Эти данные будут систематически собираться для каждого пациента с использованием индивидуальной формы отчета о случае.

Критерии включения в исследование:

В исследование будут включены пациенты в возрасте 18 лет и старше, обратившиеся в клинику анестезиологии и реанимации по показаниям отделения интенсивной терапии из отделения неотложной помощи.

Критерии исключения из исследования:

Больные обратились в клинику анестезиологии и реанимации по показаниям для оказания стационарной помощи.

Больные обратились в клинику анестезиологии-реанимации из отделения неотложной помощи по причинам, не являющимся показаниями отделения интенсивной терапии.

Пациенты обратились в клинику анестезиологии-реанимации по показаниям отделения интенсивной терапии из отделения неотложной помощи, но с недостаточным количеством зарегистрированных данных (пациенты с потерей данных).

Обучение модели и прогнозный анализ:

ChatGPT-4 будет обучен в соответствии с рекомендациями «Йогун Бакым Хаста Кабул Критерлери (Рехберлери)» Чифтчи Б., Эрдогана С. и Демирарана И. (5). Собранные данные о пациентах будут представлены в модели ChatGPT-4 для получения прогнозов относительно того, потребуется ли пациентам госпитализация в отделение интенсивной терапии. Прогнозы, сделанные ChatGPT, будут сравниваться с клиническими решениями, а также анализироваться уровень точности, уровень ложноположительных и ложноотрицательных результатов.

Методы статистического анализа, которые будут использоваться в исследовании:

Уровень точности: будет рассчитана скорость, с которой ChatGPT правильно прогнозирует показания отделения интенсивной терапии.

Частота ложноположительных результатов: будет оцениваться частота, с которой ChatGPT прогнозирует потребность в отделении интенсивной терапии для пациентов, которым не требуется госпитализация в отделение интенсивной терапии.

Частота ложноотрицательных результатов: будет проанализирована частота, с которой ChatGPT предсказывает отсутствие необходимости в отделении интенсивной терапии для пациентов, которым требуется госпитализация в отделение интенсивной терапии.

Статистика Каппа: Будет измерено соответствие между прогнозами ChatGPT и клиническими решениями.

Кривая ROC и AUC. Производительность ChatGPT будет оцениваться с использованием кривой ROC и AUC.

Форма отчета о случае, используемая для каждого пациента, обеспечивает подробный и систематический сбор клинической информации с целью значимого сравнения совпадения прогнозов ChatGPT с клиническими решениями.