Bedömning av noggrannheten hos ChatGPT-4 vid tolkning av arteriella blodgasresultat

Modellträning:

Den insamlade datan kommer att användas för att träna den artificiella intelligensmodellen. Genom att använda infrastrukturen för djupinlärning som tillhandahålls av ChatGPT Plus kommer vår modell att optimeras för att ge mycket exakta resultat vid tolkning av blodgaser.

Under träningsprocessen kommer vår modell att läras att tolka olika blodgasprover, inklusive bedömningar av acidos-alkalos, hypoxemi-hyperoxemi, hemoglobin, elektrolyter och metabola parametrar.

Modelltestning och validering:

Den tränade modellen kommer att testas på tidigare osynliga testdatauppsättningar för att utvärdera dess prestanda. Detta steg är avgörande för att förstå hur modellen kommer att prestera i verkliga scenarier.

Modellens noggrannhet kommer att bedömas genom att jämföra dess tolkningar med feedback från expertanestesiologer.

Dessutom, för att heltäckande utvärdera ChatGPT:s effektivitet inom denna domän, kommer de dagliga resultaten av arteriell blodgas som erhålls på intensivvårdsavdelningen att skickas till ChatGPT för tolkning. Samma frågor kommer att ställas och svaren kommer att utvärderas av en anestesiologi- och reanimeringsspecialist. Dessa frågor kommer att ställas till modellen:

Utvärdering av acidos och alkalos, utvärdering av hypoxemi och hyperoxemi, utvärdering av hemoglobinparametrar, utvärdering av elektrolyter, utvärdering av metaboliska parametrar (glukos, laktat, bilirubin)