I modelli di intelligenza artificiale sono più accurati nella stima dell’età gestazionale rispetto ad altri metodi

Un nuovo studio pubblicato sulla rivista JAMA Network Open suggerisce che i modelli di intelligenza artificiale basati su immagini e video ecografici possono essere più accurati nella stima dell’età gestazionale rispetto alle tradizionali misurazioni manuali della biometria fetale. L’abstract dello studio recita quanto segue:

‘L’ecografia fetale è essenziale per la conferma dell’età gestazionale (GA) e un’accurata valutazione dell’AG è importante per fornire un’assistenza adeguata durante la gravidanza e per identificare le complicanze, compresi i disturbi della crescita fetale. La derivazione dell’AG dalle misurazioni manuali della biometria fetale (ossia, testa, addome e femore) dipende dall’operatore e richiede tempo.’

I ricercatori di Google Health in California hanno sviluppato e testato tre modelli di intelligenza artificiale: uno che analizzava le immagini ecografiche del piano standard, uno che analizzava i video dell’ecografia fly-to e un terzo modello “ensemble” che combinava i primi due. Tutti e tre i modelli sono risultati statisticamente superiori alle stime dell’età gestazionale standard basate sulla biometria fetale.

Il modello di ensemble ha avuto l’errore assoluto medio più basso, con una differenza media di -1,51 giorni rispetto allo standard clinico. I ricercatori ritengono che questi modelli di intelligenza artificiale , che si basano sui dati raccolti durante gli esami ecografici fetali di routine, abbiano il potenziale per essere incorporati nella pratica clinica. Nel caso foste interessati, ecco i risultati dello studio nelle parole degli autori:

‘Della coorte totale di 3842 partecipanti, i dati sono stati calcolati per un set di test di 404 partecipanti con un’età media (DS) di 28,8 (5,6) anni al momento dell’arruolamento. Tutti i modelli erano statisticamente superiori alle stime GA standard basate sulla biometria fetale derivate da immagini acquisite da ecografisti esperti. Il modello dell’insieme presentava l’errore assoluto medio più basso rispetto alla biometria fetale standard clinica (differenza media [DS], ?1,51?[3,96] giorni; 95% CI, ?1,90 a ?1,10 giorni). Tutti e 3 i modelli hanno superato la biometria standard di un margine più consistente sui feti che si prevedeva fossero piccoli per la loro GA. Questi risultati suggeriscono che i modelli di intelligenza artificiale hanno il potenziale per consentire agli operatori addestrati di stimare l’AG con maggiore precisione.’

Gli autori dello studio hanno affermato che “Poiché i nostri modelli sono costruiti sui dati raccolti durante gli esami ecografici fetali di routine, hanno il potenziale per essere incorporati senza soluzione di continuità nel flusso di lavoro clinico di routine”.

Se desideri leggere l’abstract completo, che è stata una lettura piuttosto interessante, puoi farlo qui .

Questo studio è un po’ fuori dal nostro solito campo di indagine basato sull’intelligenza artificiale, tuttavia, i risultati dipingono un quadro di ciò che possiamo aspettarci dall’IA nel prossimo futuro .