妊娠初期の超音波スキャンで異常な胎児脳所見をスクリーニングするための人工知能アルゴリズム (AIRFRAME)

産科超音波における AI の適用には、構造の識別、自動および標準化された測定、分類診断の 3 つの側面が含まれます。 産科超音波検査は時間がかかるため、AI を使用することで検査時間を短縮し、ワークフローを改善することもできます。

研究デザイン: これは、多施設レトロスペクティブ観察コホート研究とその後の前向きコホート研究です。 研究デザインは、2 つの異なるフェーズで構成されます。

第 1 段階である実行可能性レトロスペクティブ研究では、10 か所の国際胎児医療センターから妊娠初期の超音波スキャン中に遡及的に取得した正常および異常画像を使用して AI アルゴリズムを開発およびトレーニングすることを目的としています。

第 2 段階の前向き臨床検証では、参加している各胎児医療センターの実際の患者を対象に、実際の診療環境で胎児後頭蓋窩の解剖学的構造を評価する AI アルゴリズムをテストすることを目的としています。

設定: 3 つの胎児医療センター。

参加者: 10 の胎児医療センターで妊娠 11 ～ 14 週の間に超音波検査を受けた単胎妊娠集団。

主要評価項目: 妊娠初期の胎児の脳異常所見のスクリーニング ツールとして使用できる可能性がある、新しい AI ベースの技術を検証すること。

副次的評価項目: 胎児後頭蓋窩の標準的な妊娠初期のスクリーニングのパフォーマンスを改善し、より短い実行時間内で信頼性の高い超音波検査評価を確保します。 より高い再現性と再現性を検出し、大規模な効率の観点からも超音波スクリーニングを実施できるようにし、医療リソースを最適化します 研究の第 1 段階では、参加する胎児医療センターが電子データベースを検索して、単胎妊婦の正中矢状画像を探します。妊娠 11+0 - 13+6 週に超音波画像検査を受け、胎児後頭蓋窩異常 (開放性脊椎異形成症、DWM または BPC など) がある患者。 同じ在胎週数の胎児後頭蓋窩の正常な画像は、推進センター、つまり Fondazione Policlinico A. Gemelli、IRCCS、およびパルマ大学によって提供されます。 各症例の臨床、超音波、出生前および出生後の情報は、患者の医療記録から取得され、各参加センターの主任研究者によって電子データベースコレクションファイルに入力されます。 取得した画像は匿名化され、DICOM として保存され、バイオエンジニアリング チームによって設定される専用のクラウド ストレージ システムを通じて共有されます。 各センターは、個人 ID とパスワードを使用して Web システムにアクセスできます。

研究の第 2 段階では、参加している各胎児医療センターの実際の患者を対象に、実際の臨床環境でアルゴリズムを前向きにテストし、検証します。 包含および除外基準、イメージングプロトコル、およびデータ収集は、レトロスペクティブフェーズで実行されるものと同じです。