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© 2022 Senzalinea testata giornalistica registrata presso il Tribunale di Napoli n. 57 del 11/11/2015.Direttore Responsabile Enrico Pentonieri
Salute & Benessere

Ia con l’ecografo aiuta a ridurre rischi del parto, sistema presentato al convegno Aiic

Redazione
Redazione 1 mese fa
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(Adnkronos) – Ridurre il numero di cesarei non necessari, diminuire i rischi per madre e neonato e contenere i costi sanitari integrando nell’ecografo l’intelligenza artificiale (Ai) che fornisce il valore del rischio con un codice colore simile a quello di un semaforo. È l’obiettivo del sistema sviluppato per la stima automatica con Ai la probabilità di successo del parto vaginale operativo, mediante ventosa, presentato al Convegno dell’ingegneria clinica (Aiic), in corso a Torino. “Lo standard tradizionalmente utilizzato per valutare la posizione e la progressione della testa fetale nel canale del parto è l’esplorazione vaginale digitale. La pratica presenta importanti limiti: è soggettiva, operatore-dipendente e associata a un tasso di errore che può raggiungere l80%. Decisioni cliniche non corrette possono tradursi in un aumento dei tagli cesarei non necessari, con conseguenze sia per la salute materno-fetale sia per la sostenibilità del sistema sanitario”. Ha spiegato Chiara Botrugno, ingegnere biomedico dell’Istituto di Fisiologia clinica di Lecce, all’Adnkronos Salute, in rappresentanza del team composto da ricercatori del Cnr-Ifc e ginecologi dell’azienda ospedaliera di Lecce, in cooperazione con Università di Parma e di Amolab, spin-off dell’Università di Lecce, che ha sviluppato l’algoritmo. “Negli ultimi anni – illustra Botrugno – l’ecografia intraparto è stata progressivamente riconosciuta come il gold standard per la valutazione della progressione del travaglio. Pur essendo più accurata e meno invasiva, rimane comunque una metodica operatore-dipendente, soggettiva e non automatizzata. Per rispondere a queste criticità, con Amolab è stata sviluppata una nuova generazione di ecografia intraparto basata sull’analisi automatica delle immagini ecografiche di progressione del parto, rendendo la valutazione oggettiva, standardizzata, non invasiva e altamente accurata. L’output del sistema è rappresentato da un codice colore intuitivo, assimilabile a un semaforo clinico (Delivery Color Code), che consente una rapida stratificazione del rischio e supporta il processo decisionale tra parto operativo e taglio cesareo”. Nel dettaglio, “con il protocollo che ha incluso 180 acquisizioni ecografiche transperineali – ottenute durante il secondo stadio del travaglio in pazienti con gravidanza singola e presentazione cefalica, in assenza di controindicazioni al parto operativo – è stato sviluppato e validato un sistema intelligente ibrido per la classificazione del rischio e la predizione dell’esito del parto operativo. L’elemento innovativo principale consiste nell’integrazione delle capacità predittive dell’Ai con un modello interpretabile basato sulla logica che utilizza algoritmi automatici indipendenti per valutare la probabilità biologica di successo del parto operativo attraverso funzioni di appartenenza e regole decisionali costruite su un ampio dataset clinico”. Il sistema genera 3 possibili livelli di rischio del parto operativo: rosso, elevata probabilità di fallimento; giallo, situazione intermedia o incerta e verde, elevata probabilità di successo. “I risultati ottenuti hanno mostrato una capacità discriminativa fino al 97% per la classe di rischio più elevata – precisa l’ingegnere – In particolare, l’analisi ha evidenziato l’assenza di casi in cui un parto realmente sicuro sia stato classificato come ad alto rischio, un dato di estrema rilevanza clinica ai fini della sicurezza decisionale. Il sistema proposto – conclude – consente di passare da una valutazione soggettiva manuale a una classificazione del rischio oggettiva, standardizzata e riproducibile, fondata su parametri ecografici e migliorare il processo decisionale durante il travaglio, promuovendo percorsi assistenziali più sicuri, efficaci e meno invasivi”. 
—cronacawebinfo@adnkronos.com (Web Info)

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