ChatGPT-4 声解剖学成功评价

背景和理由：

随着超声在区域麻醉中的应用越来越多，周围神经阻滞和筋膜平面阻滞等技术变得更加可靠和安全。 超声引导显着提高了区域麻醉的成功率，通过准确显示相关解剖结构来减少并发症。 然而，成功的超声引导阻滞需要透彻的声解剖学知识。 如果没有这种专业知识，就存在麻醉剂放置不当的风险，可能导致阻滞失败或意外并发症。

经验丰富、精通声解剖学的麻醉师可以轻松解读超声图像，但经验有限的麻醉师常常面临困难。 这凸显了对能够帮助教学和改进解剖标志识别的教育工具的需求。 为此开发基于人工智能的系统（例如 ChatGPT-4）可以通过提供超声图像的实时反馈来彻底改变局部麻醉技术的培训。

主要目标：

本研究的主要目的是评估 ChatGPT-4 在区域麻醉手术期间从超声图像中识别声解剖学标志的准确性和有效性。

次要目标：

第二个目标是评估人工智能模型是否可以通过分析超声图像并根据声解剖学特征和块放置确定块的成功来评估块应用的准确性。

预期效益：

该研究旨在探索基于人工智能的系统是否可以整合到教育环境中，以帮助麻醉师掌握局部麻醉的声解剖学。 通过促进解剖结构的准确识别，人工智能可以潜在地提高学习曲线并提高区块成功率。 这项研究的结果可能会导致开发用于培训和执行超声引导区域麻醉的先进工具，使新手和经验丰富的麻醉师受益。

潜在风险：

本研究的参与者没有预期的风险，因为不会收集个人数据，并且该研究仅涉及超声图像的分析。

研究设计：

这是一项前瞻性观察性研究，将在健康科学大学伊斯坦布尔卡努尼苏丹苏莱曼教育和研究医院进行。 该研究将包括 18 岁及以上正在接受手术并在超声引导下接受局部麻醉以进行镇痛或麻醉的患者。 在参与研究之前，将获得所有患者的同意。

数据收集：

仅捕获手术中的超声图像，而不收集任何个人或可识别的患者数据。 每个区域麻醉块将通过超声图像逐步记录。 这些图像将包括关键步骤，例如探头位置、方向和手术过程中可视化的解剖结构。 超声探头在阻挡期间的定位和方向也将被记录。

AI模型配置：

将开发和训练定制的 GPT-4 模型来分析超声图像。 根据探头的位置、放置区域和解剖平面，人工智能将尝试识别超声图像中存在的声解剖结构。 该模型还将对正在执行的区域区块类型进行预测。

除了识别解剖标志外，人工智能模型还将通过分析每个过程的最终图像来评估区块的成功。 它将根据解剖结构以及针和麻醉剂的定位来预测阻滞是否成功应用。

AI预测评估：

人工智能对解剖标志和阻滞成功的预测的准确性将由具有区域麻醉专业知识的经验丰富的麻醉师进行评估。 该专家将把人工智能的预测与他们自己对超声图像的解释进行比较，以评估人工智能的性能。

学习成果：

主要结果将是 ChatGPT-4 在识别超声图像中的声解剖结构方面的准确性。 第二个结果将是人工智能模型在评估区块应用成功与否时的准确性。 这些结果将与经验丰富的麻醉师的评估进行比较，以确定人工智能模型的功效。

结论：

本研究旨在探索人工智能（特别是 ChatGPT-4）在超声引导区域麻醉期间帮助识别解剖标志的潜力。 通过评估人工智能的准确性，该研究旨在促进创新培训工具的开发，以加强区域麻醉技术的教育和实践。