機体: 妊娠第 2 期の胎児脳スキャンで胎児の脳異常を認識するための人工知能 (AIRFRAME)

産科超音波における AI の応用には、構造識別、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できる可能性があります。

研究デザイン：これは、多施設共同後ろ向き観察コホート研究とその後の前向きコホート研究です。 研究計画は 2 つの異なる段階で構成されます。

第 1 フェーズである実現可能性遡及研究は、さまざまな国際胎児医学センターから妊娠第 2 期の超音波スキャン中に遡及的に取得され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 フェーズである前向き臨床検証の目的は、参加している各胎児医療センターの実際の患者を対象とした実際の診療環境で、胎児の脳の基本的な解剖学的構造の評価において AI アルゴリズムをテストすることです。

設定: 3 つの胎児医療センター。

参加者: 参加センターで妊娠 19 ～ 22 週の間に超音波検査を受けた単胎妊婦集団。

主要評価項目: 胎児の脳の基本的な解剖学的構造を自動評価するための新しい AI ベースの技術を検証すること。これは妊娠第 2 期のスクリーニング スキャンのサポートに使用できる可能性があります。

二次エンドポイント:

胎児の脳の解剖学的構造の標準的な妊娠第 2 期スクリーニングのパフォーマンスを向上させ、より短い時間で信頼性の高い超音波検査による評価を保証します。

より高い再現性と再現性を検出するため、効率の面でも超音波スクリーニングを大規模に実施できるようになり、医療リソースが最適化される 研究の第 1 段階では、参加する胎児医療センターは、電子データベースで、未婚の妊婦の画像を検索します。妊娠19+0～22+6週目に超音波検査を受け、胎児の脳に何らかの異常があった。 同じ在胎期間における胎児の脳の正常な画像は、推進センター、つまり財団法人ポリクリニック A. ジェメッリ財団、IRCCS、パルマ大学によって提供される予定です。 各症例の臨床情報、超音波情報、出生前および出生後の情報は、各参加センターの主任研究者によって患者の医療記録から取得され、電子データベースのコレクション ファイルに入力されます。 取得された画像は匿名化され、DICOM として保存され、生物工学チームによってセットアップ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。 各センターは個人の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が前向きにテストされ、検証されます。 包含基準と除外基準、イメージングプロトコルおよびデータ収集は、遡及段階でも同様に実行されます。