진단에서 생체 측정 : 전문가와 IA 지원 거주자 비교 (BIOMEDEXIA)

산과 초음파는 태아 성장 평가의 초석입니다. 태아 체중 추정, 성장 모니터링 및 자궁 내 성장 지연 (IUGR) 또는 거대 소체와 같은 조건을 식별하기위한 필수 생체 측정을 ​​제공합니다. 이러한 측정의 정확도는 주로 운영자의 전문 지식에 달려 있습니다. 숙련 된 실무자들은 프로브를 배치하고 해부학 적 랜드 마크를 식별하고 재현 가능한 측정을 얻는 데 탁월합니다. 대조적으로, 의료 거주자와 같은 초보자 운영자는 최적의 이미지를 캡처하거나 정확한 랜드 마크를 식별하기가 어려워서 상당한 변동성을 초래할 수 있습니다. 전문가들 사이에서도 잘 문서화 된 관찰자 간 변동성은 임상 결정 및 산과 관리에 영향을 줄 수 있습니다. 초보자의 경우 변동성이 더욱 두드러 지므로 진단 신뢰성 및 환자 치료에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서이 변동성을 줄이려면 주민 교육을 개선하는 것이 필수적입니다. 감독 증가, 시간 제약 및 자원 가용성으로 인한 얼굴 제한과 같은 가변성을 최소화하기위한 기존의 솔루션. 최근 인공 지능 (AI)의 발전은 주민 훈련에 도움이 될 수 있습니다. 산부인과에서 AI는 주요 해부학 적 랜드 마크를 식별하고 정확하고 일관된 측정을 수행함으로써 생체 측정을 ​​잠재적으로 자동화 할 수 있습니다. 이러한 시스템은 획득을 표준화하고 변동성을 줄일 수있어 운영자 경험에 대한 측정 값이 덜 의존 할 수 있습니다. AI Technologies는 학습 곡선을 단축하고 측정 신뢰성을 향상시켜 초보자 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 거주자는 정확성을 유지하면서 더 독립적으로 일할 수 있습니다. 이러한 잠재적 인 장점에도 불구하고, AI-ASSISTED 초보자 성과를 실제 조건 하에서 전문 실무자와 엄격하게 비교 한 연구는 거의 없을 것입니다.이 연구는 산과 적 생체 측정 동안 초보자 운영자를 지원하는 AI의 가능한 효과를 평가하는 것을 목표로합니다. 주요 목표는 AI 지원이 초보자가 경험이 풍부한 실무자의 측정 정확도를 달성 할 수있는 동시에 재현성을 개선하고 관찰자 간 변동성을 줄일 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.