Studio di confronto tra due modalità di acquisizione di immagini per lo screening ecografico del secondo trimestre di gravidanza (Echo-IA) (Echo-IA)

L'ecografia morfologica del secondo trimestre è un esame chiave nel monitoraggio ostetrico che mira a valutare la crescita fetale, identificare eventuali anomalie strutturali e ispezionare gli annessi come placenta, cordone ombelicale, cervice,...

Diversi studi suggeriscono che una percentuale significativa di malformazioni fetali può essere rilevata durante questo periodo se viene eseguita un'analisi morfologica completa. Tuttavia, l'affidabilità dello screening dipende dalla qualità delle apparecchiature, dal livello di competenza dell'operatore e dall'aderenza ai protocolli che definiscono le scansioni necessarie.

In Francia, sin dalle prime relazioni del Comitato Tecnico Nazionale sull'Ecografia di Screening Prenatale (2005), è stata prestata particolare attenzione alla standardizzazione delle pratiche. Più recentemente, la Conferenza Nazionale Francese sull'Ecografia Ostetrica e Fetale (CNEOF) ha pubblicato nuove raccomandazioni (2022, riviste nel 2023) includendo lo sviluppo di sagome di riferimento per l'esame del secondo trimestre, proponendo 26 viste (22 obbligatorie e 4 aggiuntive). Tuttavia, la CNEOF non formalizza criteri di qualità per valutare la conformità di queste immagini; questo compito è stato assunto dal Collegio Francese di Ecografia Fetale (CFEF), che ha stabilito una griglia di punteggio e validazione per ogni sezione fetale (vedi documento CFEF 2022).

Parallelamente, l'intelligenza artificiale (IA) si sta gradualmente affermando come strumento di supporto decisionale e automazione nell'imaging medico, in particolare nell'ecografia. Gli algoritmi di deep learning sono in grado di identificare strutture anatomiche, posizionare marcatori di misurazione e selezionare la sezione più ottimale, riducendo la variabilità inter-operatoria e semplificando il flusso di lavoro. Nel campo dell'ecografia ostetrica, alcune aziende hanno lanciato sistemi in grado di rilevare o annotare strutture fetali in tempo reale, potenzialmente migliorando l'affidabilità e la riproducibilità diagnostica. Samsung ha sviluppato un sistema chiamato Live View Assist, disponibile sui suoi ecografi di ultima generazione, che utilizza l'IA per riconoscere e bloccare automaticamente in tempo reale le sezioni fetali richieste.

Lo strumento offre anche una validazione automatizzata: se la sezione rilevata è conforme agli standard attesi, viene spuntata direttamente su una checklist. Questa innovazione promette risparmio di tempo, riduzione del rischio di perdere alcune sezioni complesse e una migliore standardizzazione.

Tuttavia, ci sono pochi dati, in particolare in Francia, riguardo alle prestazioni effettive di questo strumento in un contesto di screening di routine. Prima di considerare l'integrazione di Live View Assist e dell'IA nella pratica quotidiana, è quindi essenziale valutare la qualità delle immagini che acquisisce, la fattibilità di un esame completo assistito dall'IA, nonché il potenziale impatto sul tempo di esame e sul miglioramento del carico di lavoro per gli ecografisti.

L'obiettivo di questo studio è valutare se la qualità delle 20 immagini obbligatorie validate automaticamente da Live View Assist non sia inferiore a quella delle 20 immagini obbligatorie acquisite e validate manualmente da un tecnico ecografista, secondo i criteri di qualità del CFEF basati sulle sagome raccomandate dalla CNEOF.