人工智能辅助评估儿科手术患者ASA分级：ChatGPT在麻醉风险分类中的应用研究

本期推荐：本研究创新性地评估了ChatGPT在儿科患者ASA（American Society of Anesthesiologists）分级中的应用价值。通过对比203例患儿的人工智能（AI）与麻醉医师分级结果，发现ChatGPT与麻醉医师的评分一致性达66-67%（κ=0.60），证实AI可有效辅助临床决策，为减少ASA主观分类差异提供新思路。

　　

亮点与结论

引言

1941年美国麻醉医师协会(ASA)制定的ASA分级系统通过6级分类评估患者术前状态¹。该体系不仅用于预测围术期风险²，还涉及医疗资源分配和保险支付等关键环节。

研究设计

我们在华盛顿特区的国家儿童医学中心（年手术量约18,000例）开展回顾性横断面研究，经伦理审查（STUDY 00000776）后，旨在评估ChatGPT对儿科患者ASA分级的准确性。

结果

203例患儿（男62%，中位年龄6.4岁）数据显示：

• ChatGPT重复分级一致性显著（κ=0.61，95%CI 0.52-0.69），准确率66%

• ChatGPT与研究麻醉医师的匹配率达66-67%（κ=0.60）

• 手术当日麻醉医师与研究医师一致性最高（κ=0.72，75%匹配）

讨论

通过对比手术当日麻醉医师、研究医师及ChatGPT的ASA分级发现，尽管ASA系统存在主观性，但AI表现出稳定的辅助决策潜力。特别是在缺乏明确量化标准时，ChatGPT可提供客观参考。

结论

研究表明，ChatGPT与麻醉医师的ASA分级一致性达66-67%，证实人工智能可作为儿科麻醉分级的有效辅助工具。