Estudo Comparativo de Duas Modalidades de Aquisição de Imagem para Ecografia de Rastreio do Segundo Trimestre de Gravidez (Echo-IA) (Echo-IA)

A ecografia morfológica do segundo trimestre é um exame-chave na vigilância obstétrica que visa avaliar o crescimento fetal, identificar eventuais anomalias estruturais e inspecionar anexos como a placenta, o cordão umbilical, o colo do útero, etc.

Vários estudos sugerem que uma proporção significativa de malformações fetais pode ser detetada durante este período se for realizada uma análise morfológica completa. No entanto, a fiabilidade do rastreio depende da qualidade do equipamento, do nível de experiência do operador e do cumprimento dos protocolos que definem as imagens necessárias.

Em França, desde os primeiros relatórios do Comité Técnico Nacional de Ecografia de Rastreio Pré-Natal (2005), tem sido dada uma atenção particular à normalização das práticas. Mais recentemente, a Conferência Nacional Francesa de Ecografia Obstétrica e Fetal (CNEOF) publicou novas recomendações (2022, revistas em 2023) incluindo o desenvolvimento de silhuetas de referência para o exame do segundo trimestre, propondo 26 imagens (22 obrigatórias e 4 adicionais). No entanto, a CNEOF não formaliza critérios de qualidade para avaliar a conformidade destas imagens; esta tarefa foi assumida pelo Colégio Francês de Ecografia Fetal (CFEF), que estabeleceu uma grelha de pontuação e validação para cada corte fetal (ver documento CFEF 2022).

Em paralelo, a inteligência artificial (IA) está gradualmente a estabelecer-se como uma ferramenta de apoio à decisão e de automação em imagiologia médica, particularmente em ecografia. Os algoritmos de aprendizagem profunda são capazes de identificar estruturas anatómicas, posicionar marcadores de medição e selecionar o corte mais otimizado, reduzindo a variabilidade inter-operador e simplificando o fluxo de trabalho. No campo da ecografia obstétrica, algumas empresas lançaram sistemas capazes de detetar ou anotar estruturas fetais em tempo real, potencialmente melhorando a fiabilidade e a reprodutibilidade do diagnóstico. A Samsung desenvolveu um sistema chamado Live View Assist, disponível nos seus ecógrafos de última geração, que utiliza IA para reconhecer e congelar automaticamente os cortes fetais necessários em tempo real.

A ferramenta também oferece validação automatizada: se o corte detetado estiver conforme com os padrões esperados, é diretamente assinalado numa lista de verificação. Esta inovação promete poupança de tempo, redução do risco de omissão de certos cortes complexos e uma melhor normalização.

No entanto, existem poucos dados, particularmente em França, relativamente ao desempenho real desta ferramenta num contexto de rastreio de rotina. Antes de considerar a integração do Live View Assist e da IA na prática diária, é, portanto, essencial avaliar a qualidade das imagens que adquire, a viabilidade de um exame completo assistido por IA, bem como o impacto potencial no tempo de exame e na melhoria da carga de trabalho para os ecografistas.

O objetivo deste estudo é avaliar se a qualidade das 20 imagens obrigatórias validadas automaticamente pelo Live View Assist não é inferior à das 20 imagens obrigatórias adquiridas e validadas manualmente por um técnico de ecografia, de acordo com os critérios de qualidade do CFEF baseados nas silhuetas recomendadas pela CNEOF.