Udvikling af en US-MRI Biomarker Fusion Model for Endometriose (DEFEND)

I Det Forenede Kongerige (UK) er endometriose en af ​​de mest almindelige gynækologiske sygdomme, der kræver behandling. Forekomsten af ​​sygdom er ofte undervurderet, men det menes at påvirke mindst 1 ud af 10 kvinder i Storbritannien. Inden for NHS koster endometriose den britiske økonomi cirka 8,2 milliarder pund om året i behandling, tab af arbejde og sundhedsudgifter.

I øjeblikket er den første diagnostiske anbefaling for endometriose en ultralydsskanning (US) eller en MR, efterfulgt af en diagnostisk operation kaldet laparoskopi. Nøjagtige diagnoser er normalt begrænset til specialiserede tertiære centre, derfor er en forsinket diagnose et betydeligt problem for kvinder med endometriose. Begrænset erfaring på sygdomsområdet kan også føre til fejldiagnosticering, og den seneste rapport fra National Institute of Clinical Excellence (NICE) rapporterer en tidsforsinkelse på omkring 7,5 år før en bekræftet diagnose endometriose. En model, der nøjagtigt kunne forudsige kirurgiske fund af endometriose, ville være af betydelig klinisk og økonomisk fordel.

Hovedformålet med denne undersøgelse er at kurere en database over patienter med varierende niveauer af endometriose. Denne database vil indeholde fuldt anonymiserede MR- og US-billeder sammen med kliniske data til videre brug i forskning. Der vil ikke være nogen intervention uden for standardbehandling. USA og kliniske data vil blive indsamlet under rutinebesøg, og patienter vil blive tilbudt et ekstra besøg for at få foretaget en MR. Det ultimative mål er derefter at bruge disse data til at udvikle et bredt tilgængeligt diagnostisk værktøj baseret på MRI og amerikanske billeddannelsesmodaliteter ved hjælp af computermodellering. Validering af den prædiktive model med kirurgiske fund vil øge tilliden og adgangen til avanceret billeddannelse for ikke-eksperter, hvilket giver klinikere mulighed for præcist at forudsige kirurgiske fund samt reducere tiden til diagnose.