Utvärdering av ChatGPT-4:s framgångssonoanatomi

Bakgrund och motivering:

Med den ökande användningen av ultraljud i regional anestesi har tekniker som perifera nervblock och fasciaplanblock blivit mer tillförlitliga och säkrare. Ultraljudsvägledning har avsevärt förbättrat framgångsfrekvensen för regional anestesi, vilket minskar komplikationer genom att möjliggöra noggrann visualisering av relevanta anatomiska strukturer. Men framgångsrika ultraljudsstyrda block kräver grundlig kunskap om sonoanatomi. Utan denna expertis finns det en risk för felaktig placering av anestesimedel, vilket kan leda till blockeringsfel eller oavsiktliga komplikationer.

Erfarna narkosläkare som är skickliga i sonoanatomi kan enkelt tolka ultraljudsbilder, men de med begränsad erfarenhet möter ofta svårigheter. Detta belyser behovet av pedagogiska verktyg som kan hjälpa till med undervisning och förbättra identifieringen av anatomiska landmärken. Utvecklingen av AI-baserade system, som ChatGPT-4, för detta ändamål skulle kunna revolutionera träningen av regionala anestesitekniker genom att ge realtidsfeedback på ultraljudsbilder.

Primärt mål:

Det primära syftet med denna studie är att utvärdera noggrannheten och effektiviteten av ChatGPT-4 för att identifiera sonoanatomiska landmärken från ultraljudsbilder under regionala anestesiprocedurer.

Sekundärt mål:

Ett sekundärt mål är att bedöma om AI-modellen kan utvärdera noggrannheten hos blockapplikationer genom att analysera ultraljudsbilderna och bestämma blockets framgång baserat på sonoanatomiska egenskaper och blockplacering.

Förväntade fördelar:

Studien syftar till att undersöka om AI-baserade system kan integreras i utbildningsmiljöer för att hjälpa anestesiologer att bemästra sonoanatomi för regional anestesi. Genom att underlätta korrekt identifiering av anatomiska strukturer kan AI potentiellt förbättra inlärningskurvan och förbättra framgångsfrekvensen för block. Resultaten av denna studie kan leda till utvecklingen av avancerade verktyg för att träna och utföra ultraljudsstyrd regional anestesi, vilket gynnar både nybörjare och erfarna anestesiologer.

Potentiella risker:

Det finns inga förväntade risker för deltagare i denna studie, eftersom inga personuppgifter kommer att samlas in, och studien omfattar endast analys av ultraljudsbilder.

Studiedesign:

Detta är en prospektiv, observationsstudie som kommer att genomföras vid Health Sciences University Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Research Hospital. Studien kommer att omfatta patienter i åldern 18 år och äldre som genomgår operation och får regionalbedövning under ultraljudsvägledning för analgesi eller anestesi. Samtycke kommer att erhållas från alla patienter innan de deltar i studien.

Datainsamling:

Endast ultraljudsbilder från procedurerna kommer att fångas, utan att samla in några personliga eller identifierbara patientdata. Varje regionalanestesiblock kommer att dokumenteras steg-för-steg genom ultraljudsbilder. Dessa bilder kommer att innehålla nyckelsteg som sondposition, orientering och de anatomiska strukturer som visualiseras under proceduren. Placeringen och orienteringen av ultraljudssonden under blockeringen kommer också att registreras.

AI-modellkonfiguration:

En skräddarsydd GPT-4-modell kommer att utvecklas och tränas för att analysera ultraljudsbilderna. Baserat på sondens position, placeringsregion och det anatomiska planet kommer AI:n att försöka identifiera de sonoanatomiska strukturerna som finns i ultraljudsbilderna. Modellen kommer också att göra förutsägelser om vilken typ av regionalt block som utförs.

Förutom att identifiera anatomiska landmärken kommer AI-modellen att bedöma framgången för blocket genom att analysera de slutliga bilderna från varje procedur. Det kommer att ge en förutsägelse om huruvida blocket applicerades framgångsrikt baserat på de anatomiska strukturerna och placeringen av nålen och bedövningsmedlet.

Utvärdering av AI-förutsägelser:

Noggrannheten i AI:s förutsägelser om anatomiska landmärken och blockframgång kommer att utvärderas av en erfaren anestesiolog med expertis inom regional anestesi. Denna expert kommer att jämföra AI:s förutsägelser med sina egna tolkningar av ultraljudsbilderna för att bedöma AI:s prestanda.

Studieresultat:

Det primära resultatet kommer att vara noggrannheten hos ChatGPT-4 för att identifiera sonoanatomiska strukturer i ultraljudsbilder. Det sekundära resultatet kommer att vara noggrannheten hos AI-modellen för att utvärdera framgången för blockapplikationer. Dessa resultat kommer att jämföras med utvärderingarna av den erfarne anestesiologen för att bestämma AI-modellens effektivitet.

Slutsats:

Denna studie syftar till att utforska potentialen hos artificiell intelligens, särskilt ChatGPT-4, för att hjälpa till att identifiera anatomiska landmärken under ultraljudsstyrd regional anestesi. Genom att utvärdera AI:s noggrannhet syftar studien till att bidra till utvecklingen av innovativa träningsverktyg som skulle kunna förbättra utbildningen och utövandet av regionala anestesitekniker.