Биометрические измерения в диагностике: сравнение экспертов и жителей с помощью IA (BIOMEDEXIA)

Акушерское ультразвук является краеугольным камнем оценки роста плода. Он обеспечивает важные биометрические измерения для оценки веса плода, мониторинга роста и идентификации таких условий, как задержка внутриутробного роста (IUGR) или макросомия. Точность этих измерений во многом зависит от опыта оператора. Опытные практики преуспевают в позиционировании зонда, выявляя анатомические ориентиры и получая воспроизводимые измерения. Напротив, начинающие операторы, такие как медицинские жители, могут быть трудно захватить оптимальные изображения или идентифицировать точные ориентиры, что приведет к значительной изменчивости. Эта изменчивость между наблюдателями, хорошо документированная даже среди экспертов, может оказать влияние на клинические решения и акушерское управление. Для новичков изменчивость более выражена, что может повлиять на диагностическую надежность и уход за пациентами. Поэтому улучшение обучения резидентов имеет важное значение для снижения этой изменчивости. Традиционные решения для минимизации изменчивости, такие как увеличение надзора, ограничения лица из -за временных ограничений и доступности ресурсов. Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь в обучении жителей. В акушерстве ИИ может потенциально автоматизировать биометрические измерения путем определения ключевых анатомических ориентиров и выполняя точные, последовательные измерения. Эти системы могут стандартизировать получение и снижение изменчивости, делая измерения менее зависимыми от опыта оператора. Технологии ИИ могут значительно улучшить производительность новичка, потенциально сокращая кривую обучения и повышая надежность измерения. Это может позволить жителям работать более независимо при сохранении точности. Несмотря на эти потенциальные преимущества, лишь немногие исследования строго сравнили бы результаты новичков с A-A-Advicate с результатами опытных практикующих в реальных условиях. Это исследование направлено на оценку возможной эффективности ИИ при поддержке новичных операторов во время акушерских биометрических измерений. Основной целью было бы определить, может ли помощь искусственного интеллекта позволить новичкам достичь точности измерения, сравнимой с достоверностью опытных практикующих, при этом потенциально улучшая воспроизводимость и снижение изменчивости между наблюдателями.