Inteligência artificial para avaliação ultrassonográfica da idade gestacional

Um estudo desenvolveu um modelo de IA utilizado para avaliar biometria fetal com a fórmula de Hadlock em três situações.

O uso da ultrassonografia fetal é de importância atualmente para determinar o número de fetos, corionicidade, avaliar o crescimento fetal e principalmente determinar a idade gestacional baseada em parâmetros da biometria fetal como diâmetro biparietal, circunferências craneana e abdominal e tamanho do fêmur. Atualmente esses parâmetros são operadores e tempo dependentes.  

Os aparelhos ultrassonográficos já vêm com seus softwares preparados para receber as medidas e usam, na sua maioria, a fórmula de Hadlock para estimar a idade gestacional. A acurácia e eficiência dessas medidas dependem da habilidade do operador. Fatores como posição fetal e seus movimentos podem atrapalhar a verificação adequada levando a falhas de medida com consequente erro diagnóstico na idade gestacional final. As pesquisas mais atuais têm inserido o uso da inteligência artificial para auxiliar na estimativa da idade gestacional usando a performance do examinador com a biometria sendo realizada pela IA. Em um estudo recente do JAMA trouxe uma grande novidade. Estudos anteriores utilizavam modelos com USG 3D, não disponíveis em todos os centros.  

Métodos e resultados 

Aqui nesse estudo houve desenvolvimento de um modelo de IA utilizado para avaliar biometria fetal com a fórmula de Hadlock em três situações:

a) imagens obtidas do exame de USG estático;

b) imagens em vídeos de cinco a dez segundos;

c) um modelo em conjunto de imagens e vídeo. Uma coorte de 3.842 pacientes foi examinada em dois centros (Carolina do Norte, EUA e Lusaka, Zâmbia).  

Cada examinador realizava três medidas de cada parâmetro, registradas em fotos com a IA desligada. A seguir ativava a rede neural de IA para realizar novas medidas com auxílio da IA. Todos os dados eram realizados numa plataforma logada pelo examinador.  

Conclusão 

O estudo conclui que a capacidade diagnóstica usando IA foi superior ao padrão usado clinicamente para identificar a idade gestacional com menor erro padrão (média (DP) -1,51 [3,96] dias; 95% IC, -1,90 a –1,10 dias).

Leia também: Efeitos da etnia nos resultados perinatais em países de alta e média renda

Mensagem prática 

O uso de IA pode auxiliar os radiologistas reduzindo o tempo de exame e possíveis consequências de saúde inclusive para o operador – relacionadas ao tempo de trabalho. O modelo com IA foi bastante preciso inclusive no terceiro trimestre, época em que a estimativa de idade gestacional tem a maior margem de erro.

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Referências bibliográficas: Ícone de seta para baixo
  • Lee C, Willis A, Chen C, et al. Development of a Machine Learning Model for Sonographic Assessment of Gestational Age. JAMA Netw Open. 2023;6(1):e2248685. doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.48685