Resultados de entrega por análise AIDA (ALGORITMO DE DISTOCIA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL) (AIDA)

Um dos processos mais difíceis de superar durante o trabalho de parto é o posicionamento da cabeça fetal durante o envolvimento e progressão no canal do parto. Esses maus posicionamentos e más rotações também são causas comuns de trabalho de parto distócico e interrupção da progressão, o que requer parto cirúrgico. Tradicionalmente, um exame digital vaginal é usado para avaliar a posição e o envolvimento da cabeça fetal. O grau de envolvimento e progressão fetal é delineado por diferentes planos da pelve, que possuem valores que variam de -5 (5 cm acima das espinhas isquiáticas) a +5 (5 cm abaixo das espinhas isquiáticas com a cabeça fetal visível no intróito) . A cabeça é considerada engajada quando o ponto principal do crânio toca o plano da coluna isquiática; isso é conhecido como estação 0. Além disso, quando o osso parietal é a apresentação, o assinclitismo é identificado. Quando o osso parietal anterior se manifesta, a condição é identificada como assinclitismo anterior; quando o osso parietal posterior está presente, a condição é descrita como assinclitismo posterior. A postura ligeiramente “inclinada” da cabeça fetal no canal do parto, entretanto, é resultado do ajuste fisiológico da cabeça fetal à pelve da mãe durante o trabalho de parto. O mau posicionamento e a má rotação da cabeça fetal no canal do parto, caracterizados por assinclitismo significativo, podem resultar em distocia que necessita de parto cirúrgico. 15% das pessoas têm assinclitismo, sendo o assinclitismo anterior mais comum que o assinclitismo posterior. A classificação tradicional do grau de envolvimento e progressão fetal tem sido criticada como imprecisa e pouco reprodutível. Além disso, a falha no parto instrumental, que pode chegar a até 10%. Erros no diagnóstico da estação central fetal podem ter implicações importantes durante o trabalho de parto e resultados perinatais adversos, como acidemia, traumas fetais, hemorragias intracranianas e baixos índices de Apgar após uma cesariana de emergência para partos vaginais operatórios mal sucedidos. Muitos pesquisadores propuseram muitos parâmetros ultrassonográficos, coletados durante o trabalho de parto e parto, para avaliar o envolvimento, a descida e a rotação interna da cabeça fetal no canal do parto. Assim, utilizamos parâmetros ultrassonográficos intraparto, medidos em todas as mulheres durante o trabalho de parto e registrados para serem medidos por algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, chamados AIDA (Algoritmo de Distocia de Inteligência Artificial), que incorpora uma abordagem human-in-the-loop, que é, utilizar algoritmos de IA (inteligência artificial) que priorizem a decisão do médico e inteligência artificial explicável (XAI). O AIDA foi estruturado em cinco turmas. Após a coleta de uma série de “parâmetros geométricos”, os dados obtidos na análise AIDA foram inseridos em uma zona vermelha, amarela ou verde, vinculada à análise do andamento do trabalho de parto. Utilizando a análise AIDA, conseguimos identificar cinco classes de referência para pacientes em trabalho de parto, cada uma das quais com um determinado tipo de resultado de nascimento. A previsão de 100% de parto cesáreo foi feita em duas dessas cinco turmas. O uso da inteligência artificial, por meio da avaliação de determinados parâmetros obstétricos em algoritmos específicos de tomada de decisão, permite aos médicos compreender sistematicamente como os resultados dos algoritmos podem ser explicados. Esta abordagem pode ser útil na avaliação do progresso do trabalho de parto e na previsão do resultado do trabalho de parto, incluindo espontâneo, se a DV operada (parto vaginal) deve ser tentada ou se o CDI (parto cesáreo intraparto) é preferível ou necessário. Nesta investigação procuraremos, com olhar crítico, avaliar as implicações de alguns parâmetros geométricos medidos através de uma ultrassonografia intraparto tentando evidenciar todas as possíveis complicações e problemas de um trabalho de parto distócico e eutócico, com avaliação de um grande volume de mulheres durante a gravidez e durante o trabalho de parto.

Atualmente, o Algoritmo de Distocia de Inteligência Artificial (AIDA) representa um avanço significativo na aplicação da inteligência artificial ao cuidado intraparto. Desenvolvido através de dois estudos principais, AIDA 1 e AIDA 2, esta abordagem inovadora combina e integra vários parâmetros geométricos medidos através da ultrassonografia intraparto com técnicas e algoritmos de aprendizagem automática para avaliar o progresso do trabalho de parto e prever os resultados do parto. A seleção de algoritmos, metodologias para avaliação de desempenho e as métricas empregadas foram meticulosamente delineadas nas respectivas publicações em AIDA 1 e AIDA 2. Esses artigos seminais fornecem elucidações abrangentes das técnicas de aprendizado de máquina utilizadas, a justificativa que sustenta sua seleção e o rigoroso métricas de desempenho aplicadas para avaliar sua eficácia na previsão de resultados trabalhistas. Os elevados valores obtidos demonstram a robusta capacidade discriminativa dos algoritmos escolhidos para distinguir entre diferentes resultados de parto, sublinhando a potencial utilidade clínica da abordagem AIDA na tomada de decisões obstétricas.

A Metodologia AIDA Uma metodologia em duas etapas foi aplicada à amostra de dados. A etapa inicial, a análise de correlação, empregou o coeficiente de correlação de Pearson para verificar se os quatro parâmetros geométricos exibiam correlações insignificantes ou estatisticamente insignificantes, garantindo que cada parâmetro contribuísse com informações únicas sobre a progressão do trabalho. A etapa subsequente, a seleção do algoritmo de aprendizado de máquina, envolveu a aplicação de diversos algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado aos quatro parâmetros geométricos em conjunto com resultados de entrega determinados pelo médico. O desempenho preditivo de cada algoritmo foi quantificado para identificar os modelos mais eficazes.

O Sistema de Classificação AIDA O sistema de classificação baseia-se na identificação de valores de corte para cada parâmetro geométrico associado ao parto cesáreo intraparto (CDI) e aos resultados não-CID. Um algoritmo de árvore de decisão foi utilizado para estabelecer esses pontos de corte: para cada parâmetro, os valores fortemente associados aos desfechos não-CID foram designados como “verdes”, aqueles altamente correlacionados com o CID foram classificados como “vermelhos” e nos casos em que os dados amostra revelou faixas intermediárias de incerteza, foi aplicada uma designação "amarela".

Tendo atribuído uma cor a cada valor individual dos quatro parâmetros geométricos para cada parto, o sistema de classificação AIDA emprega uma abordagem estruturada para categorizar cada evento laboral em uma das cinco classes distintas. Esta estratificação codificada por cores dos parâmetros geométricos facilita uma avaliação diferenciada da progressão do trabalho de parto, permitindo uma classificação mais refinada de cada caso. A classe 0 da AIDA denota que todos os quatro parâmetros estão dentro da zona verde, indicando uma alta probabilidade de resultados não-CID. A classe 1 do AIDA indica que um parâmetro está na zona vermelha ou amarela e três estão na zona verde. AIDA classe 2 significa que dois parâmetros estão na zona vermelha ou amarela e dois estão na zona verde. A classe 3 do AIDA representa três parâmetros na zona vermelha ou amarela e um na zona verde. A classe 4 da AIDA denota que todos os quatro parâmetros estão dentro da zona vermelha ou amarela, sugerindo uma maior probabilidade de CDI.

O desempenho de previsão da AIDA A integração das previsões de entrega obtidas dos três algoritmos de melhor desempenho com o sistema de classificação AIDA produziu resultados significativamente melhores. Uma descoberta particularmente saliente foi a elevada precisão preditiva do algoritmo para resultados de entrega, nomeadamente nas classes 0 e 4 da AIDA. Na classe 0 da AIDA, caracterizada por todos os parâmetros geométricos estarem dentro da zona verde, a previsão consistente de resultados não-CID sugere a sua utilidade potencial na identificação de casos em que a intervenção pode ser adiada com segurança. Por outro lado, a previsão precisa do CDI em casos de classe 4 da AIDA poderia acelerar a tomada de decisão para o parto cesáreo, otimizando potencialmente os resultados maternos e fetais ao mitigar a duração do trabalho de parto prolongado e improdutivo. A etapa metodológica final envolve o emprego dos algoritmos de aprendizado de máquina mais eficazes para prever os resultados da entrega com base nos valores dos quatro parâmetros geométricos, levando em consideração a classe AIDA relevante. Essa abordagem permite que os médicos avaliem a confiabilidade clínica de uma previsão.

A notável precisão preditiva, particularmente nos extremos do espectro de classificação AIDA, sublinha o potencial desta abordagem algorítmica para melhorar a tomada de decisões clínicas na gestão do trabalho de parto.

Vantagens potenciais do AIDA na gestão do trabalho de parto distócico O trabalho de parto distócico, também conhecido como distocia, amplamente definido como trabalho de parto difícil ou obstruído, abrange uma série de condições que impedem a progressão normal do trabalho de parto e parto como formas de trabalho de parto difícil caracterizadas por um progresso anormalmente lento.

Esta condição pode surgir devido a contrações uterinas ineficientes, apresentação fetal anormal ou outras complicações que impedem o processo normal de parto. A distocia pode levar à obstrução do trabalho de parto, onde, apesar das fortes contrações uterinas, o feto não consegue descer pelo canal do parto devido a uma barreira intransponível, que geralmente ocorre na borda pélvica.

Vários tipos de distocia foram reconhecidos em obstetrícia, cada um com características e implicações de manejo, e a classificação pode variar ligeiramente dependendo da literatura médica ou abordagem clínica: distocia geométrica, distocia mecânica, distocia dinâmica, distocia fetal, distocia uterina, distocia funcional, distocia de tecidos moles, apresentações compostas, distocia de exaustão materna e distocia de parto.

Através da medição simultânea de quatro parâmetros geométricos - ângulo de progressão, grau de assinclitismo, distância cabeça-sínfise e ângulo da linha média - o AIDA oferece uma visão abrangente das relações espaciais entre o feto e a pelve materna, fornece uma avaliação objetiva da posição fetal e tem potencial como uma ferramenta abrangente para avaliar, direta ou indiretamente, vários tipos de distocia documentados na literatura médica.

Esta abordagem fornece uma imagem mais detalhada e precisa do progresso do trabalho ou da obstrução laboral que pode ser ignorada pelos métodos de avaliação tradicionais. Ao quantificar parâmetros como o grau de assinclitismo, o AIDA pode permitir a detecção precoce de mal posicionamentos fetais que podem levar à distocia.

O sistema de classificação AIDA oferece uma abordagem diferenciada à avaliação de risco, ajudando os médicos a adaptar as suas estratégias de gestão.