Investigadores de Google Health y de Northwestern Univeristy probaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA) para predecir la edad gestacional con mayor precisión que las estimaciones basadas en biometría fetal estándar.
La ecografía fetal es una de las herramientas más importantes para obtener imágenes prenatales que ofrezcan información crucial para guiar la atención de las madres gestantes. Asimismo, es utilizada para obtener la edad gestacional, la cual se obtiene a través de medidas biométricas fetales como el diámetro biparietal, la circunferencia de cabeza, la circunferencia abdominal, la longitud del fémur o la longitud de la coronilla.
La precisión y eficacia de estas mediciones biométricas dependen de las habilidades y experiencia de los ecografistas. El movimiento fetal y la posición del feto suelen dificultar la colocación de la sonda ultrasonográfica y reducir la precisión de las mediciones.
En este sentido, investigadores médicos de Google Health y de Northwestern University realizaron una investigación, cuyo objetivo fue desarrollar modelos de IA para la estimación de la edad gestacional con mayor precisión y confiabilidad, aprovechando imágenes de biometría estándar y videos de ultrasonografía.
El estudio de diagnóstico utilizó IA para interpretar imágenes de ultrasonografía de plano estándar y videos de ultrasonografía de vuelo. Los videos con duración de 5 a 10 segundos se graban automáticamente como parte del cuidado estándar precio a la captura de imagen fija.
Los investigadores desarrollaron y validaron tres modelos: Un modelo de imagen que usa imágenes planas estándar; un modelo de video que usa videos directos; y un modelo de conjunto (que combina modelos de imagen y video).
Los tres modelos fueron estrenados y evaluados con datos de la cohorte FAMLI, un modelo de aprendizaje automático de la edad fetal. El modelo fue probado con participantes de Carolina del Norte, Estados Unidos y de Lusaka, Zambia.
“Las participantes eran elegibles para formar parte de este estudio si recibían atención prenatal de rutina en uno de estos sitios, tenían 18 años o más, tenía un embarazo único intrauterino viable y podía dar su consentimiento por escrito. No eran elegibles si tenían anomalías uterinas o fetales conocidas, o tenían cualquier otra condición que hiciera que la participación fuera insegura o complicara la interpretación”, detalla el estudio.
De los 3,842 participantes, los datos se calcularon para una prueba de 404 participantes. Todos los modelos superaron estadísticamente a las estimaciones de edad gestacional basadas en biometría fetal estándar, derivadas de imágenes capturadas por ecografistas expertos. “El modelo de conjunto tuvo el error absoluto medio más bajo, con una diferencia media de -1,51 días”, explican los autores.
Los hallazgos sugieren que los modelos de IA tienen el potencial de capacitar a operadores de ultrasonografía para estimar la edad gestacional con mayor precisión. Consulta el artículo completo en el siguiente enlace:
https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2800007
