Utvärdering av framgången för konstgjorda intelligensmodeller vid tolkning av arteriell vågformsanalysdata

Denna prospektiva observationsstudie syftar till att utvärdera förmågan hos artificiell intelligens (AI) -modeller att tolka arteriella vågformsanalysdata erhållna från ett hemodynamiskt övervakningssystem. Studien kommer att fokusera på att bedöma noggrannheten i ChatgPT-4 och Gemini 2.0 för att upptäcka hemodynamiska avvikelser, tillhandahålla diagnostiska förslag och erbjuda behandlingsrekommendationer baserade på arteriell vågformdata som samlats in från valfria kimeriska patienter.

Bakgrunds- och grundläggande arteriell vågformsanalys är en kritisk komponent i avancerad hemodynamisk övervakning, vilket ger realtidsinsikter i hjärtproduktion, vaskulär resistens och volymstatus. Dessa parametrar är viktiga för att vägleda perioperativ vätskehantering och optimera hemodynamisk stabilitet hos kirurgiska och kritiskt sjuka patienter. Medan automatiserade övervakningssystem genererar stora mängder data, förblir tolkningen av dessa vågformer beroende av klinikerkompetens. Integrationen av AI-baserade beslutsstödsverktyg i detta sammanhang kan förbättra kliniskt beslut i realtid och minska arbetsbelastningen för vårdgivare.

Studiemål

Det primära målet med denna studie är att bestämma förmågan hos AI -modeller att analysera arteriella vågformdata och upptäcka kliniskt signifikanta hemodynamiska avvikelser. De sekundära målen är:

För att bedöma överensstämmelsen mellan AI-genererade diagnoser och expertanestesiologbedömningar.

För att utvärdera den kliniska lämpligheten av AI-genererade behandlingsrekommendationer.

Att utforska AI: s potentiella roll i kliniska beslutsstödssystem för hemodynamisk övervakning.

Studiedesign och metodik

Denna studie kommer att genomföras vid två sjukvårdsinstitutioner på tertiär nivå:

Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital Başakşehir Çam och Sakura City Hospital Studien kommer att inkludera vuxna patienter som genomgår valfri kirurgi som kräver intraoperativ arteriell vågformövervakning som en del av rutinmässig periooperativ vård.

Datainsamlingsprocess Hemodynamiska data kommer att samlas in från deltagare med hjälp av Hemodynamic Monitoring System, som rutinmässigt används i perioperativa miljöer.

Datainsamling kommer att äga rum vid tre tidpunkter:

Föranestesi (hemodynamisk status för baslinjen före induktion) induktion efter anestesi (efter intubation, före kirurgiskt snitt) intraoperativ period (under viktiga kirurgiska händelser som kräver hemodynamisk intervention) om en intervention behöver enligt arteriell våganalys kommer vi också att ta data före och efter och efter intervention.

AI-baserad analys

De insamlade arteriella vågformdata kommer att anonymiseras och behandlas av AI-modeller (chatgpt-4 och Gemini 2.0) för att tillhandahålla:

Abnormalitetsdetektering - Identifiera eventuella avvikelser från normala hemodynamiska parametrar.

Diagnostiska förslag - Tillhandahåller troliga kliniska diagnoser baserade på vågformmönstren.

Behandlingsrekommendationer - Föreslå möjliga interventioner för att optimera hemodynamisk status.

Expertvalidering AI-genererade resultat kommer att granskas oberoende av erfarna anestesiologer för att bedöma deras noggrannhet och kliniska relevans.

Konkordansen mellan AI -resultat och expertbedömningar kommer att analyseras statistiskt.

Utfallsmått

Primärt resultat:

Noggrannhet av AI -modeller för att upptäcka hemodynamiska avvikelser jämfört med expertbedömningar.

Sekundära resultat:

Överensstämmelse mellan AI-genererade diagnoser och anestesiologdiagnoser. Klinisk lämplighet av AI-genererade behandlingsrekommendationer jämfört med standard klinisk praxis.

AI-modellernas potentiella roll för att förbättra kliniskt beslutsfattande i perioperativ hemodynamisk hantering.

Etiska överväganden Studien involverar inga ytterligare interventioner utöver rutinmässig klinisk övervakning.

Inga patientidentifierbara data kommer att användas i AI-modellanalys. Informerat samtycke kommer att erhållas från alla deltagare före registrering. Studien har godkänts av de relevanta etiska kommittéerna vid båda deltagande institutionerna.

Studie Tidslinje Planerad studievaraktighet: 6 månader Uppskattat startdatum: 15 februari 2025 Uppskattat slutdatum: 15 augusti 2025 Potentiell påverkan

Denna studie kommer att ge värdefull insikt i AI: s roll i automatiserad hemodynamisk övervakning och perioperativt beslutsstöd. Om det lyckas, kan AI-driven analys av arteriell vågformdata:

Förbättra patientsäkerheten genom tidig upptäckt av hemodynamiska avvikelser. Förbättra effektiviteten genom att hjälpa anestesiologer i datatolkning. Minska arbetsbelastningen för perioperativa och kritiska vårdteam. Stöd framtida AI-baserade kliniska beslutsstödsverktyg för hemodynamisk övervakning.