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Bewertung eines Algorithmus für künstliche Intelligenz zur Schätzung der Körpergröße von Kindern (INFER)

2. Februar 2026 aktualisiert von: Danone Asia Pacific Holdings Pte, Ltd.

Eine Studie zum Sammeln von Daten zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz abgeleiteter Algorithmen zur Schätzung von Größe und Gewicht bei Kindern (INFER)

Eine explorative Studie zur Untersuchung der Möglichkeit, mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen die Körpergröße eines Kindes anhand von Bildern abzuschätzen, die von medizinischem Fachpersonal oder Eltern aufgenommen wurden.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Hierbei handelt es sich um eine explorative Beobachtungs- und Datenerfassungsstudie, die darauf abzielt, die Leistung eines Height Artificial Intelligence (HAI)-Algorithmus in einer realen Umgebung zu bewerten. Die Bilder werden von Eltern oder medizinischem Fachpersonal zusammen mit der Körpergröße erfasst. Diese Daten werden verwendet, um die Genauigkeit des Algorithmus zu bewerten und mögliche Verbesserungen zu erkunden. Für Verbesserungen werden Daten zur Akzeptanz und Erfahrung im Einsatz des Algorithmus erhoben.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

250

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Singapur
      • Singapore, Singapur
        • KK Women's and Children's Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Kinder im Alter über 24 Monate und unter 6 Jahren ohne körperliche Missbildungen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Kinder im Alter über 24 Monate und unter 6 Jahren.
  • Die Eltern sollten Zugang zum Internet und ein Smartphone oder Tablet haben, um Fragebögen auszufüllen, Bilder aufzunehmen und Bilder hochzuladen.
  • Die Eltern sollten in der Lage sein, den Inhalt der Studie zu verstehen und die Studienfragebögen auf Englisch auszufüllen.
  • Schriftliche Zustimmung der Eltern und/oder eines rechtlich zulässigen Vertreters

Ausschlusskriterien:

  • Kinder, die nicht in der Lage sind, aufrecht an einer Wand zu stehen
  • Kinder, die bei der Höhenmessung im Stehen nicht mithelfen können

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Kinder im Alter über 24 Monate und unter 6 Jahren
Kinder im Alter über 24 Monate und unter 6 Jahren ohne strukturelle Anomalien der unteren Gliedmaßen oder orthopädische Erkrankungen
Sonstiges: Physikalische Höhenmessung
Die physische Körpergröße wird gemessen und es werden Bilder gesammelt, damit die KI die Größe abschätzen kann

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der Höhe AI ​​(cm)
Zeitfenster: 2 Tage

Genauigkeit der Höhen-KI (cm) in einer Klinik und in einer häuslichen Umgebung, abgeleitet aus:

  1. Die Höhen-KI-Vorhersage aus gesammelten Bildern
  2. Die physischen Größenmessungen von Probanden unter Verwendung der WHO-Standardgrößenmessung
2 Tage

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der Gewichts-AI (kg)
Zeitfenster: 2 Tage

Genauigkeit der Gewichts-KI (kg) in einer Klinik und in einer häuslichen Umgebung, abgeleitet aus:

  1. Die Gewichtsvorhersage aus den in dieser Studie gesammelten Stehbildern
  2. Die WHO-Standardgewichtsmessung von Probanden
2 Tage

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Einschätzungen der Eltern zur Verwendbarkeit der KI im häuslichen Umfeld anhand eines Studienfragebogens
Zeitfenster: 2 Tage
  1. Einfaches Sammeln von Bildern (sehr einfach bis sehr schwierig)
  2. Akzeptabler Bereich des Größen- und Gewichtsunterschieds zwischen KI-Vorhersage und WHO-Messung (zwischen ≤1 cm und >5 cm)
  3. Häufigkeit der Messung der Größe und des Gewichts des Kindes zu Hause (nie, < 1/Monat, mindestens <1/Monat, mindestens 1 alle 2 Wochen, mindestens 1/Woche, > 1/Woche, täglich)
  4. Nützlichkeit der Verwendung eines digitalen Tools zur Messung der Größe und des Gewichts eines Kindes zu Hause (sehr nützlich bis nicht sehr nützlich)
  5. Häufigkeit der Verwendung eines digitalen Tools zur Messung der Größe und des Gewichts des Kindes zu Hause (nie, <1/Monat, mindestens 1/Monat, mindestens 1 alle 2 Wochen, mindestens 1/Woche, >1/Woche, täglich)
  6. Wahrscheinlichkeit und Grund der Verwendung eines digitalen Tools zur Messung der Größe und des Gewichts eines Kindes zu Hause (sehr wahrscheinlich bis sehr unwahrscheinlich)
  7. Mit einem digitalen Tool gemessene Größe und Gewicht des Kindes mit anderen teilen (sehr wahrscheinlich bis sehr unwahrscheinlich)
  8. Verwendung mobiler Apps zur Verfolgung der Größe und des Gewichts des Kindes (Freitext)
  9. Weitere nützliche Funktionen/Tools zum Messen der Größe und des Gewichts des Kindes (Freitext)
2 Tage
Beurteilungen des Prüfarztes zur Verwendbarkeit der KI im Klinikumfeld anhand eines Fragebogens
Zeitfenster: 2 Tage
  1. Akzeptabler Größen- und Gewichtsunterschied zwischen der Größen- und Gewichts-AI der WHO-Messung (≤ 1 cm, ≤ 2 cm, ≤ 3 cm, ≤ 4 cm, ≤ 5 cm, > 5 cm)
  2. Wahrscheinlichkeit der Verwendung eines digitalen Tools zur Messung der Größe und des Gewichts eines Kindes in einer klinischen Umgebung (sehr wahrscheinlich, wahrscheinlich, neutral, unwahrscheinlich, sehr unwahrscheinlich)
  3. Wahrscheinlichkeit, Eltern zu empfehlen, ein digitales Tool zur Messung der Größe und des Gewichts ihres Kindes in einer klinischen Umgebung zu verwenden (sehr wahrscheinlich, wahrscheinlich, neutral, unwahrscheinlich, sehr unwahrscheinlich)
  4. Andere Funktionen/Tools, die sie nützlich finden, um die Größe und das Gewicht des Kindes zu messen (Freitext)
2 Tage
Beurteilungen durch den Prüfer zur Einfachheit der Bilderfassung in einer Klinikumgebung mittels eines Fragebogens
Zeitfenster: 2 Tage
Einschätzung des Untersuchers zur Leichtigkeit der Bilderfassung [Sehr einfach, leicht, normal, schwierig, sehr schwierig]
2 Tage

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Danone Asia Pacific Holdings Pte, Ltd.

Mitarbeiter

KK Women's and Children's Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Fabian Yap, MBBS, KK Women's and Children's Hospital

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

9. September 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

4. März 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

4. März 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. August 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

27. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

29. August 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

4. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

2. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • SBB20R&31696-A

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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