臨床現場での胎児発育推定のための深層学習モデルにおける人口統計的バイアスの評価。対象となる患者は、妊娠第 3 期の発育スキャンを受けている在胎週数 24 ～ 42 週の女性です。スキャンからの画像データは、胎児の体重を計算するために使用されます。

この観察研究の目的は、妊娠 24 ～ 42 週の妊婦の超音波スキャン中に胎児の体重を推定するための新しい人工知能 (AI) フィードバック ツールと従来の方法を比較することです。 この研究は、AI モデルにおける人口統計上の偏りの存在を調査することを目的としています。 この研究で調査された人口統計学的要因には、体格指数 (BMI)、出生数、胎児年齢、母親の年齢、胎児の性別、および子癇前症の有無が含まれます。 さらに、この研究では、胎児の体重を推定する際に、AI モデルと胎児の発育公式であるハドロック モデルの精度を比較します。 参加者は超音波スキャンを仮名化し、パスワードで保護されたリムーバブル ドライブに安全に保存することで、身元とプライバシーが確実に維持されます。 その後、超音波データはデンマーク工科大学 (DTU) に送信され、AI モデルが画像を分析して胎児の体重を推定します。