Исследование по сравнению двух методов получения изображений для ультразвукового скрининга беременности во втором триместре (Echo-IA) (Echo-IA)

Ультразвуковое исследование морфологии во втором триместре является ключевым обследованием в акушерском мониторинге, которое направлено на оценку роста плода, выявление любых структурных аномалий и осмотр придатков, таких как плацента, пуповина, шейка матки,...

Несколько исследований показывают, что значительная часть пороков развития плода может быть обнаружена в этот период, если проводится полный морфологический анализ. Однако надежность скрининга зависит от качества оборудования, уровня квалификации оператора и соблюдения протоколов, определяющих необходимые сканирования.

Во Франции, с первых отчетов Национального технического комитета по пренатальному ультразвуковому скринингу (2005 г.), особое внимание уделялось стандартизации практик. Недавно Французская национальная конференция по акушерскому и фетальному ультразвуку (CNEOF) опубликовала новые рекомендации (2022 г., пересмотрены в 2023 г.), включая разработку референсных силуэтов для обследования во втором триместре, предлагая 26 проекций (22 обязательных и 4 дополнительных). Однако CNEOF не формализует критерии качества для оценки соответствия этих изображений; эту задачу взял на себя Французский колледж фетального ультразвука (CFEF), который установил систему оценки и валидации для каждого среза плода (см. документ CFEF 2022 г.).

Параллельно искусственный интеллект (ИИ) постепенно внедряется как инструмент поддержки принятия решений и автоматизации в медицинской визуализации, особенно в ультразвуке. Алгоритмы глубокого обучения способны идентифицировать анатомические структуры, позиционировать маркеры измерений и выбирать наиболее оптимальный срез, снижая вариабельность между операторами и оптимизируя рабочий процесс. В области акушерского ультразвука некоторые компании запустили системы, способные обнаруживать или аннотировать структуры плода в реальном времени, потенциально повышая надежность и воспроизводимость диагностики. Samsung разработала систему под названием Live View Assist, доступную на своих ультразвуковых сканерах последнего поколения, которая использует ИИ для автоматического распознавания и фиксации необходимых срезов плода в реальном времени.

Инструмент также предлагает автоматизированную валидацию: если обнаруженный срез соответствует ожидаемым стандартам, он сразу отмечается в контрольном списке. Эта инновация обещает экономию времени, снижение риска пропуска определенных сложных срезов и улучшение стандартизации.

Однако существует мало данных, особенно во Франции, относительно фактической производительности этого инструмента в контексте рутинного скрининга. Прежде чем рассматривать интеграцию Live View Assist и ИИ в ежедневную практику, поэтому необходимо оценить качество получаемых изображений, возможность проведения полного обследования с помощью ИИ, а также потенциальное влияние на время обследования и улучшение рабочей нагрузки для сонографистов.

Цель этого исследования — оценить, не является ли качество 20 обязательных изображений, автоматически валидированных Live View Assist, хуже, чем качество 20 обязательных изображений, полученных и валидированных вручную ультразвуковым техником, в соответствии с критериями качества CFEF, основанными на силуэтах, рекомендованных CNEOF.