Sztuczna inteligencja do śródproceduralnej oceny embolizacji tętnicy macicznej (AI-EMBO)

Tło i uzasadnienie.

Mięśniaki macicy dotykają nawet 70-80% kobiet w wieku rozrodczym. Embolizacja tętnicy macicznej osiąga wskaźniki sukcesu technicznego powyżej 95% i poprawę objawów u około 75-90% pacjentek; jednak wiąże się z 20-30% skumulowanym ryzykiem niepowodzenia klinicznego lub konieczności ponownej interwencji w ciągu 5 lat. Obecna wewnątrzproceduralna ocena adekwatności embolizacji opiera się na jakościowych kryteriach angiograficznych (np. "zastój przez 5-10 uderzeń serca", "wygląd przyciętego drzewa"), które są subiektywne i zależne od operatora. Pojawiające się dowody sugerują, że osiągnięcie niemal całkowitego, a nie całkowitego, zastoju przepływu może zmniejszyć ból pooperacyjny, podkreślając potrzebę ilościowych i ustandaryzowanych narzędzi oceny.

AQ-VERO to opracowana wewnętrznie platforma programowa, która wykonuje ilościową analizę czasu do gęstości (TTD) obrazów angiograficznych w celu obiektywnego ilościowego określenia perfuzji macicy i mięśniaków w czasie rzeczywistym.

Cele.

Cel główny: Walidacja dokładności i wewnątrz-/międzyobserwatorowej powtarzalności metryk TTD AQ-VERO w ilościowym określaniu zmian perfuzji podczas embolizacji tętnicy macicznej.

Cele drugorzędne: (a) Opracowanie i wewnętrzna walidacja modelu wsparcia decyzji opartego na sztucznej inteligencji, który wykorzystuje metryki pochodzące z AQ-VERO do identyfikacji predefiniowanych punktów końcowych embolizacji; (b) Zbadanie korelacji między wewnątrzproceduralnymi metrykami TTD a pooperacyjnymi wynikami klinicznymi, w tym poprawą objawów, wczesnymi wynikami bólowymi i koniecznością ponownej interwencji.

Projekt badania. Jest to ambisentacyjne (obejmuje retrospektywne i prospektywne obserwacje) wieloośrodkowe badanie obserwacyjne obejmujące kobiety poddawane embolizacji tętnicy macicznej z powodu objawowych mięśniaków macicy. Standaryzowane angiogramy będą pozyskiwane i analizowane za pomocą AQ-VERO w celu wyodrębnienia parametrów perfuzji TTD (np. czas do szczytu, pole pod krzywą, charakterystyka napływu/wypływu). Operatorzy będą dokumentować konwencjonalne jakościowe punkty końcowe angiograficzne. Kliniczna i obrazowa obserwacja będzie zbierana zgodnie z protokołami instytucjonalnymi.

Cel główny:

• Ocena, czy opracowany przy użyciu metryk AQ-VERO© predykcyjny model sztucznej inteligencji może przewidzieć wynik kliniczny, zdefiniowany jako całkowite lub znaczące ustąpienie objawów związanych z mięśniakami.

Cele drugorzędne:

• Skorelowanie różnych morfologii krzywych TTD i metryk AQ-VERO z bólem pooperacyjnym.
• Wykrycie obecności kolateralnego lub dodatkowego unaczynienia tętniczego, które może wpływać na skuteczność embolizacji.

Znaczenie. Oczekuje się, że to badanie ustali ilościowe i wspomagane sztuczną inteligencją ramy do wewnątrzproceduralnej oceny embolizacji podczas embolizacji tętnicy macicznej, potencjalnie zmniejszając zmienność i poprawiając długoterminowe wyniki kliniczne.