Разговорной ИИ в тактической помощи по страданию несчастных случаев: базовый GPT-4O улучшает принятие решений боевыми решениями. (FieldAI)
Обзор исследования
Подробное описание
Это исследование исследует потенциал разговорного искусственного интеллекта (ИИ), в частности, GPT-4, чтобы улучшить принятие клинических решений в сценариях тактических боевых пострадавших (TCCC). Основная цель состоит в том, чтобы оценить, улучшает ли поддержка ИИ точность и эффективность решений управления вентиляторами для борьбы с медиками в среде высокого давления без ущерба для их автономии.
Будет использован проспективная, рандомизированная, внутри субъекта дизайн исследования. Примут участие тридцать боевых медиков из чешских вооруженных сил. Каждый участник завершит 10 смоделированных сценариев TCCC: пять с помощью ИИ и пять без. Сценарии будут сопоставлены для сложности и рандомизированы для контроля за эффектами порядка. Участники будут использовать CHATGPT на портативных устройствах для моделирования принятия решений в реальном времени.
В сценариях, включающих помощь в области искусственного интеллекта, медики будут запросить GPT-4 для поддержки в оптимизации настроек механического вентилятора на основе данных пациента, включая результаты газа в крови, жизненно важные признаки и параметры вентилятора.
Основным результатом является точность настройки вентилятора, классифицированные на «превосходные», «приемлемые» или «сбой» на основе предопределенных стандартов TCCC. Вторичные результаты включают скорость принятия решений и восприятие участниками полезности ИИ, измеренную с помощью после сценарио.
Результаты направлены на то, чтобы определить осуществимость интеграции моделей крупных языков (LLMS) в боевую медицинскую помощь, чтобы оптимизировать результаты пациента и поддержать медики в боевых условиях. Исследование направлено на продвижение понимания роли ИИ в военной медицине, обеспечивая основу для будущего развертывания тонких настраиваемых решений ИИ в TCCC и других сценариях интенсивной терапии.
В этом исследовании предлагается оценка подтверждения концепции приложений LLM в борьбе с пострадавшими, с возможностью улучшения принятия решений и информирования о разработке специализированных инструментов искусственного интеллекта для военного использования.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Praha, Чехия, 16209
- Military University Hospital Prague
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Боевые медики активно служат в чешских вооруженных силах
- Завершение стандартизированных модулей обучения по уходу за пострадавшими от несчастных случаев и электронного обучения на условиях вентилятора и интерпретации газа в крови
- Успешное прохождение предварительных тестов, чтобы обеспечить равномерный базовый уровень знаний.
- Готовность участвовать и предоставить информированное согласие.
- Доступность для завершения полного протокола исследования, включая 10 сценариев.
Критерии исключения:
- Неспособность пройти предварительные тесты или полное обучение управлению TCCC и вентиляторами.
- Предварительное продвинутое обучение или профессиональная сертификация в области интенсивной терапии или механической вентиляции, которая может сметить результаты
- Отказ предоставить информированное согласие или неспособность посвятить себя графику обучения
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Другой
- Распределение: Н/Д
- Интервенционная модель: Одногрупповое задание
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: Боевая медика
Все участники выполнят 10 сценариев тактических боевых пострадавших, 5 с помощью ИИ с использованием GPT-4 для управления вентилятором и 5 без помощи ИИ.
Проект кроссовера гарантирует, что каждый участник испытывает оба условия.
|
Участники выполнят 10 сценариев моделируемого тактического боевого боя (TCCC) с 5 сценариями, проведенными с использованием помощи AI (GPT-4) и 5 без ИИ.
В сценариях с помощью A-A-ASIST, участники будут использовать GPT-4 для запроса и оптимизации настроек вентилятора на основе данных пациентов, в то время как сценарии, не относящиеся к АИ, полагаются исключительно на их клиническое суждение.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Точность настроек вентилятора
Временное ограничение: 1 час
|
Точность настроек вентилятора как категория «превосходно», «приемлемо» или «сбой» на основе предопределенных стандартов TCCC. Отличное означает 2 балла, приемлемое 1 пункт и сбой 0 пункта. |
1 час
|
Другие показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Восприятие полезности искусственного интеллекта
Временное ограничение: 1 час
|
Восприятие полезности искусственного интеллекта, измеряемое посредством послеподового обследования
|
1 час
|
Соавторы и исследователи
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Michal Soták, M.D., Ph.D., Charles University, Czech Republic
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Другие идентификационные номера исследования
- FieldAI
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .