妊娠中期スクリーニング超音波検査のための2つの画像取得モダリティを比較する研究（Echo-IA） (Echo-IA)

妊娠中期の形態超音波検査は、胎児の成長を評価し、構造異常を特定し、胎盤、臍帯、子宮頸部などの付属器を検査することを目的とした、産科モニタリングにおける重要な検査です。

いくつかの研究は、完全な形態学的分析が行われた場合、胎児奇形のかなりの割合がこの期間中に検出できる可能性があることを示唆しています。 しかし、スクリーニングの信頼性は、機器の品質、オペレーターの専門知識のレベル、および必要なスキャンを定義するプロトコルへの遵守に依存します。

フランスでは、出生前スクリーニング超音波に関する国家技術委員会（2005年）の最初の報告以来、実践の標準化に特に注意が払われてきました。 より最近では、フランス産科・胎児超音波学会（CNEOF）が、妊娠中期検査のための基準シルエットの開発を含む新しい推奨事項（2022年、2023年改訂）を発表しました。これには26の断面（22の必須断面と4の追加断面）が提案されています。 しかし、CNEOFはこれらの画像の適合性を評価するための品質基準を正式に定めていません。この課題はフランス胎児超音波学会（CFEF）が引き継ぎ、各胎児断面のスコアリングと検証グリッドを確立しました（CFEF 2022年文書参照）。

並行して、人工知能（AI）は、特に超音波分野において、医療画像における意思決定支援および自動化ツールとして徐々に確立されつつあります。 深層学習アルゴリズムは、解剖学的構造を識別し、測定マーカーを配置し、最も最適な断面を選択することができ、オペレーター間の変動を減らし、ワークフローを合理化します。 産科超音波の分野では、一部の企業が、胎児構造をリアルタイムで検出または注釈付けできるシステムを立ち上げており、診断の信頼性と再現性を向上させる可能性があります。 サムスンは、最新世代の超音波スキャナーで利用可能なLive View Assistと呼ばれるシステムを開発しました。これはAIを使用して、必要な胎児断面をリアルタイムで自動的に認識し固定します。

このツールは自動検証も提供します：検出された断面が期待される基準に適合する場合、チェックリストで直接チェックされます。 この革新は、時間の節約、特定の複雑な断面を見逃すリスクの低減、および標準化の向上を約束します。

しかし、特にフランスでは、日常的なスクリーニングの文脈におけるこのツールの実際の性能に関するデータはほとんどありません。 したがって、Live View AssistおよびAIを日常診療に統合することを検討する前に、それが取得する画像の品質、AI支援による完全検査の実現可能性、および検査時間と超音波技師の作業負荷改善への潜在的な影響を評価することが不可欠です。

本研究の目的は、CNEOFが推奨するシルエットに基づくCFEFの品質基準に従って、Live View Assistによって自動的に検証された20の必須画像の品質が、超音波技師によって手動で取得および検証された20の必須画像の品質に劣らないかどうかを評価することです。