Clinical Validation of an Artificial Intelligence System for De-termining Fetal Lie and Position in 3rd Trimester
Clinical Validation of an Artificial Intelligence System for Determining Fetal Lie and Position in 3rd Trimester
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Accurate assessment of fetal lie and presentation during the third trimester is essential for obstetric management and delivery planning. Ultrasound is the gold standard for determining fetal orientation; however, the examination is highly operator-dependent and requires considerable experience to correctly identify fetal anatomy and orientation. Artificial intelligence (AI)-based navigational support systems have the potential to assist clinicians by providing real-time guidance during ultrasound examinations and improving the consistency of fetal orientation assessment.
The purpose of this study is to prospectively validate an AI-based navigational support system for determining fetal lie and presentation during routine third-trimester ultrasound examinations. The system analyzes blind ultrasound sweeps acquired along the maternal midline and automatically predicts fetal lie and presentation. AI-generated predictions will be compared with expert clinician assessment, which serves as the reference standard.
Eligible pregnant women attending third-trimester ultrasound examinations at the Fetal Medicine Department, Rigshospitalet, Slagelse - or Hillerød hospital, will be invited to participate. Following written informed consent, an expert clinician will first determine fetal lie and presentation as part of the routine ultrasound examination. The same clinician will subsequently acquire three blind ultrasound sweeps along the maternal midline. The AI navigational support system will analyze each sweep and generate predictions of fetal lie and presentation. All examinations will be completed within 5-10 minutes to minimize changes in fetal orientation between the clinical assessment and AI evaluation.
The primary objective is to evaluate the diagnostic performance of the AI system by comparing AI-generated predictions with expert clinician assessment. Primary outcome measures include overall diagnostic accuracy and agreement,
These findings will provide additional insight into the feasibility of implementing AI-assisted navigational support in routine obstetric ultrasound practice.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Mary Le Ngo, MD, MD
- Telefonnummer: +45 20773779
- E-Mail: mary.van.anh.le.ngo.01@regionh.dk
Studienorte
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Slagelse, Dänemark, 3450
- Noch keine Rekrutierung
- Slagelse Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
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Kontakt:
- Kathinka Nyborg, MD
- Telefonnummer: 20773779
- E-Mail: kany@regionsjaelland.dk
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Capital Region
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Hillerød, Capital Region, Dänemark, 3400
- Noch keine Rekrutierung
- Nordsjællands Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
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Kontakt:
- Gitte Hedermann, Associate Professor
- Telefonnummer: +2520773779
- E-Mail: gitte.hedermann.christensen@regionh.dk
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København Ø
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Copenhagen, København Ø, Dänemark, 2100
- Rekrutierung
- Rigshospitalet - Department of Obstetrics and Gynecology
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Kontakt:
- Martin Tolsgaard, professor,, Medical doctor, Ph.D
- Telefonnummer: +4520773779
- E-Mail: martin.groennebaek.tolsgaard@regionh.dk
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Pregnant women aged ≥18 years.
- Singleton pregnancy.
- Gestational age ≥28+0 weeks.
- Fetus in longitudinal lie (cephalic or breech presentation) as determined by the routine clinical ultrasound examination.
- Able to understand Danish or English.
- Able and willing to provide written informed consent.
Exclusion Criteria:
- Multiple pregnancy.
- Fetus in transverse lie.
- Inability to provide written informed consent.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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Prospective Clinical Validation Cohort
Pregnant women with singleton pregnancies in the third trimester (≥28+0 weeks' gestation) undergoing obstetric ultrasound examination.
Participants undergo three blind ultrasound sweeps, and AI-generated predictions of fetal lie and presentation are compared with expert clinician assessment.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Diagnostic accuracy of the AI navigational support system for determining fetal lie and presentation.
Zeitfenster: During the study ultrasound examination (approximately 5 minutes).
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Overall proportion of correct AI predictions of fetal lie and presentation compared with expert clinician assessment (reference standard).
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During the study ultrasound examination (approximately 5 minutes).
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Agreement between AI predictions and expert clinician assessment.
Zeitfenster: During the study ultrasound examination.
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Agreement will be evaluated using Cohen's kappa coefficient.
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During the study ultrasound examination.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- P-2019-3101
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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