ИИ для интерпретации ROTEM против экспертов (ROTEMAI)

Это проспективное многоцентровое наблюдательное исследование предназначено для оценки согласованности между интерпретацией на основе искусственного интеллекта (ИИ) и экспертной интерпретацией результатов ротационной тромбоэластометрии (ROTEM), с акцентом на принятие клинических решений у критически больных пациентов.

ROTEM — это прикроватный вязкоэластический метод, предоставляющий информацию о свёртывании крови в реальном времени, включая образование сгустка, его прочность и фибринолиз. Он широко используется для направленной гемостатической терапии при травмах, обширных хирургических вмешательствах и в интенсивной терапии. Однако интерпретация результатов ROTEM сложна и требует клинической экспертизы. Межнаблюдательная вариабельность среди клиницистов может приводить к несогласованным терапевтическим решениям. Хотя были внедрены подходы на основе алгоритмов, их реализация остаётся неоднородной.

Искусственный интеллект (ИИ) обладает потенциалом для стандартизации интерпретации путём интеграции множественных параметров ROTEM и генерации последовательных рекомендаций. Предыдущие исследования показали, что модели машинного обучения могут прогнозировать клинические исходы или потребность в трансфузии на основе вязкоэластических данных. Однако данные о согласованности между интерпретацией на основе ИИ и экспертной интерпретацией, особенно в реальной клинической практике принятия решений, остаются ограниченными.

Основная цель данного исследования — определить, достигает ли интерпретация на основе ИИ уровня согласованности, сопоставимого с межиндивидуальной вариабельностью экспертов в интерпретации ROTEM. Это исследование не предполагает единого золотого стандарта; вместо этого оно оценивает согласованность между методами, отражая реальную клиническую практику.

Вторичные цели включают:

• сравнение времени интерпретации между ИИ и экспертами-клиницистами,
• оценку согласованности (внутриметодной вариабельности) ИИ по сравнению с межиндивидуальной вариабельностью экспертов,
• оценку потенциального влияния на принятие клинических решений, включая выявление нарушений свёртывания и предлагаемые стратегии лечения.

Измерения ROTEM будут собираться и представляться в стандартизированном формате, включая графические и числовые результаты. Каждый набор данных будет независимо оценён несколькими экспертами-анестезиологами. Те же наборы данных будут неоднократно интерпретированы моделью большого языка на основе ИИ с использованием предопределённого стандартизированного запроса, с несколькими независимыми запусками для оценки внутримодельной вариабельности.

Для каждого набора данных ROTEM как эксперты, так и ИИ оценят:

• наличие нарушения свёртывания крови,
• доминирующую основную аномалию,
• соответствующее терапевтическое вмешательство,
• и рекомендуемую дозу лечения.

Согласованность между экспертами и ИИ, а также межиндивидуальная согласованность экспертов будут проанализированы с использованием соответствующих статистических методов для категориальных и непрерывных переменных (например, статистики каппа и коэффициенты внутриклассовой корреляции). Время, необходимое для интерпретации, также будет зафиксировано и сравнено.

Данное исследование не предназначено для определения абсолютной правильности интерпретации, а для количественной оценки согласованности и вариабельности между экспертами-людьми и ИИ. Выявляя клинически значимые расхождения, исследование направлено на оценку того, может ли интерпретация с помощью ИИ служить надёжным инструментом поддержки принятия решений и снижать вариабельность в гемостатическом лечении под контролем ROTEM.