長さと体重研究のための成長人工知能アルゴリズム (GAINS)
2026年5月20日 更新者：Nutricia Research
これは、a）トレーニングデータを収集して、機械学習により、幼児および幼児の長さを測定するための人工知能（AI）アルゴリズムを強化することを目的としたデータ収集と機械学習精度テストプロジェクトであり、b）AIアルゴリズムの精度をAIアルゴリズムの精度をテストし、金標準測定長と比較します。
画像とビデオは、身体の長さの測定とともに、ケアの贈与者と医療専門家によって収集されます。
これらのデータは、AIアルゴリズムをトレーニングし、潜在的な改善を調査するために使用されます。
収集されるその他のデータは、ユーザーエクスペリエンスフィードバックです。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
250
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
0〜24ヶ月の子供。
説明
包含基準：
- 登録時に0〜24ヶ月の幼児/幼児。
- 介護者は、インターネットとスマートフォンまたはタブレットにアクセスして、アンケートに記入し、画像とビデオを撮影し、これらをアップロードします。
- 登録時に18歳以上の片方または両方の介護者（現地法に従って）または法的に受け入れられる代表者からの書面によるインフォームドコンセント。
除外基準：
- WHOが推奨する標準化された手法を適用するとき、長さまたは体重の測定を受けることができない子供（例： 下肢または整形外科条件の構造的異常を持つ乳児/子供（例： クラブフット、ヒップ異形成））。
- 介護者の能力または研究を完了する意欲に関する研究スタッフの不確実性に従って、
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
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0〜24か月の子供
下肢や整形外科の条件の構造的異常のない0〜24ヶ月の子供
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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精度長ai
時間枠：ベースラインでの登録日
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いくつかの異なるパラメーターを使用して評価された長さAI対長さのゴールドスタンダード（CMの長さボードを含むWHO方法論）の精度：バイアス（cm）、一致と信頼性測定、平均絶対誤差（cm）、平均絶対誤差（％）、絶対誤差（cm）、および根平均誤差（cm）。
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ベースラインでの登録日
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精度介護者の長さ
時間枠：ベースラインでの登録日
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介護者の精度測定された長さ（CMでの独自の優先方法論）とゴールドスタンダード測定長（CMの長さボードを使用した方法論）、最初の主要な結果測定で言及されたのと同じパラメーターによって評価されます。
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ベースラインでの登録日
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精度介護者とAIの長さ
時間枠：ベースラインでの登録日
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介護者の測定の精度（CMの自己好ましい方法論）vs長さAIは、最初の主要な結果尺度で言及されたのと同じパラメーターによるものです。
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ベースラインでの登録日
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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精度重量AI
時間枠：ベースラインでの登録日
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重量AI対重量のゴールドスタンダード（デジタルスケールの方法論とKGでの重量のある方法論）のいくつかの異なるパラメーターを使用して評価されました：バイアス（kg）、一致と信頼性測定、平均絶対誤差（kg）、平均絶対率（％）、絶対誤差（kg）のパーセンタイル、および根平均誤差（kg）。
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ベースラインでの登録日
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精度介護者の重量
時間枠：ベースラインでの登録日
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介護者の精度測定重量（kgの自己好みの方法論）と体重ゴールドスタンダード（デジタルスケールの方法論とkgでの重量の薄い計量）は、最初の二次アウトカム測定で言及されているいくつかの異なるパラメーターを使用して評価されました。
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ベースラインでの登録日
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使いやすさのツール
時間枠：ベースラインでの登録日
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カスタムメイドのユーザーエクスペリエンスアンケートで評価された、介護者の個人的なモバイルデバイスでツール「GAINSアプリ」を使用した画像やビデオを簡単に撮影します。
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ベースラインでの登録日
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受容性ツール
時間枠：ベースラインでの登録日
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カスタムメイドのユーザーエクスペリエンスアンケートを介して評価された、介護者の個人的なモバイルデバイスでのツール「GAINSアプリ」の期待と受容性。
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ベースラインでの登録日
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2024年12月20日
一次修了 (実際)
2026年2月19日
研究の完了 (推定)
2026年7月31日
試験登録日
最初に提出
2024年12月11日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年4月1日
最初の投稿 (実際)
2025年4月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月22日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月20日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。