Определение соответствия между медсестрами и искусственным интеллектом (ChatGPT-5) при проведении сценарного обучения выписке пациентов после коронарного шунтирования: методологическое исследование (CABG-AI-EDU)

Данное методологическое исследование направлено на определение согласованности между экспертами-медсестрами и системой искусственного интеллекта (ИИ) (ChatGPT-5) при предоставлении сценарного обучения выписке для пациентов, перенесших операцию коронарного шунтирования (КШ). Цель исследования — оценить, может ли ChatGPT-5 генерировать содержание обучения выписке, сравнимое по точности, полноте и клинической уместности с подготовленным опытными медсестрами сердечно-сосудистой хирургии.

Будут разработаны тридцать стандартизированных сценариев пациентов, представляющих широкий спектр случаев КШ с разнообразными демографическими, социально-экономическими, психосоциальными и клиническими характеристиками. Каждый сценарий будет моделировать реалистичные послеоперационные состояния, включая потенциальные осложнения (например, делирий, инфекцию раны, кровотечение, аритмию), сопутствующие заболевания (например, диабет, гипертонию, ХОБЛ) и психосоциальные переменные, такие как уровень тревожности, структура семьи и социальная поддержка. Все сценарии будут рассмотрены и проверены многопрофильной группой экспертов, включая сердечно-сосудистых хирургов и академических медсестер-специалистов, чтобы обеспечить клиническую реалистичность и валидность содержания.

Обучение выписке будет структурировано вокруг шести основных областей и двадцати четырех подтем, основанных на национальных и международных руководствах и доказательной литературе. Эти области включают: (1) медицинское ведение и последующее наблюдение, (2) повседневная жизнь и функциональное восстановление, (3) психосоциальная и социальная поддержка, (4) факторы риска и профилактическое здоровье, (5) качество жизни и специфические состояния, и (6) религиозные практики. Для каждого сценария как эксперты-медсестры, так и ChatGPT-5 независимо подготовят письменные материалы обучения выписке, используя эту стандартизированную структуру.

Образовательные материалы будут анонимизированы и оценены двумя слепыми рецензентами с точки зрения научной точности, полноты содержания, языковой ясности и соответствия клиническим стандартам. В случае разногласий третий независимый рецензент примет окончательное решение для обеспечения объективности. Статистический анализ будет включать коэффициент каппа Коэна для измерения согласия между оценщиками и точный критерий Фишера для категориальных сравнений. Также будут рассчитаны показатели диагностической эффективности, такие как чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность (ППЦ), отрицательная прогностическая ценность (ОПЦ) и F1-мера.

Данные будут проанализированы с использованием SPSS v25 (IBM Corp., Армонк, Нью-Йорк, США). Описательная статистика (частоты, проценты, средние значения и стандартные отклонения) будет представлена для обобщения характеристик сценариев и оценок. Уровни согласия будут интерпретироваться в соответствии с классификацией Ландиса и Коха. Значение p <0,05 будет считаться статистически значимым.

Ожидается, что результаты этого исследования предоставят доказательства относительно надежности, валидности и удобства использования ChatGPT-5 в качестве инновационного и вспомогательного инструмента для подготовки индивидуализированных материалов обучения выписке в сестринском деле сердечно-сосудистой хирургии. Результаты могут способствовать разработке новых образовательных моделей, поддерживаемых технологиями, которые могут снизить рабочую нагрузку медсестер, улучшить стандартизацию обучения выписке и повысить понимание и удовлетворенность пациентов в послеоперационный период.