Medidas biométricas em diagnóstico: comparação de especialistas e residentes assistidos pela IA (BIOMEDEXIA)

O ultrassom obstétrico é a pedra angular da avaliação do crescimento fetal. Ele fornece medições biométricas essenciais para estimar o peso fetal, monitorar o crescimento e identificar condições como retardo de crescimento intra -uterino (IURG) ou macrossomia. A precisão dessas medições depende em grande parte da experiência do operador. Os profissionais experientes se destacam no posicionamento da sonda, identificando marcos anatômicos e obtendo medições reprodutíveis. Por outro lado, operadores iniciantes, como residentes médicos, podem achar difícil capturar imagens ideais ou identificar marcos precisos, resultando em variabilidade significativa. Essa variabilidade entre observadores, bem documentada mesmo entre especialistas, pode ter um impacto nas decisões clínicas e no gerenciamento obstétrico. Para iniciantes, a variabilidade é mais pronunciada, o que pode afetar a confiabilidade diagnóstica e o atendimento ao paciente. Melhorar o treinamento dos residentes é, portanto, essencial para reduzir essa variabilidade. Soluções tradicionais para minimizar a variabilidade, como maior supervisão, limitações de face devido a restrições de tempo e disponibilidade de recursos. Os recentes avanços na inteligência artificial (IA) podem ajudar no treinamento dos residentes. Na obstetrícia, a IA poderia potencialmente automatizar as medidas biométricas, identificando marcos anatômicos -chave e realizando medições precisas e consistentes. Esses sistemas podem padronizar a aquisição e reduzir a variabilidade, tornando as medições menos dependentes da experiência do operador. As tecnologias de IA podem melhorar significativamente o desempenho iniciante, reduzindo potencialmente a curva de aprendizado e aumentando a confiabilidade da medição. Isso pode permitir que os moradores trabalhem mais independentemente, mantendo a precisão. Apesar dessas vantagens potenciais, poucos estudos compararam rigorosamente o desempenho iniciante assistido pela AI com o dos profissionais de especialistas sob condições do mundo real. Este estudo visa avaliar a possível eficácia da IA ​​no apoio a operadores iniciantes durante medições biométricas obstétricas. O objetivo principal seria determinar se a assistência da IA ​​poderia permitir que os iniciantes atinjam a precisão da medição comparável à dos profissionais experientes, ao mesmo tempo em que potencialmente melhoram a reprodutibilidade e a redução da variabilidade entre observadoras.