通过盲目超声扫描估计妊娠年龄的综合人工智能工具的诊断准确性
Jeffrey S A Stringer1, Teeranan Pokaprakarn2, Juan C Prieto3
1Department of Obstetrics and Gynecology, University of North Carolina School of Medicine, Chapel Hill.
JAMA
|August 1, 2024
概括
一个新的人工智能 (AI) 工具使用超声波准确估计妊娠年龄 (GA),即使是新手用户. 这种低成本的设备可以在服务不足的地区提供更好的产前护理.
科学领域:
- 医学成像
- 医疗保健中的人工智能
- 产科和妇科
背景情况:
- 准确的妊娠年龄 (GA) 评估对于最佳的怀孕护理至关重要.
- 传统的超声波用于GA估计需要专门的设备和训练有素的人员,这限制了其在低资源环境中的可用性.
- 这项研究解决了对可访问的GA估计工具的需求.
研究的目的:
- 开发和评估一个深度学习的人工智能 (AI) 模型,用于从盲目的超声波扫描中估计GA.
- 在初学者操作时评估支持人工智能的超声波工具的准确性.
- 为了确定该工具在低资源环境中的有效性.
主要方法:
- 一项前性诊断准确性研究招募了400名在赞比亚和北卡罗来纳州怀孕的参与者.
- 新手用户使用低成本的AI设备进行盲目腹部扫描.
- 经过认证的超声波专家使用高规格的设备进行了经阴道超声波测定,并对胎儿进行了生物识别.
主要成果:
- 这种支持人工智能的设备与研究标准相等,平均绝对误差 (MAE) 为3.2 (0.1) 天,而不是3.0 (0.1) 天.
- 大约90.7%的AI评估是在地面真相GA的7天内进行的,与研究标准 (92. 5%) 相比.
- 包括不同地理位置和高体重指数的参与者在内的子组的表现保持一致.
结论:
- 使用低成本,支持人工智能的点照顾设备,新手用户与使用高规格机器的经验丰富的超声波仪获得了可比的妊娠年龄估计准确度.
- 人工智能工具显示出改善产前护理的巨大潜力,尤其是在资源有限的环境中.
- 这些发现支持世界卫生组织的全球性基于超声波的GA估计目标.
