Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Beoordeling van een algoritme voor kunstmatige intelligentie om de lengte van kinderen te schatten (INFER)

2 februari 2026 bijgewerkt door: Danone Asia Pacific Holdings Pte, Ltd.

Een onderzoek om gegevens te verzamelen om op kunstmatige intelligentie gebaseerde algoritmen te ontwikkelen voor het schatten van de lengte en het gewicht van kinderen (INFER)

Een verkennend onderzoek om de mogelijkheid te onderzoeken om computer vision-algoritmen te gebruiken om de lengte van een kind te schatten met behulp van beelden gemaakt door een zorgverlener of ouders.

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Dit is een verkennend, observatie- en gegevensverzamelingsonderzoek dat tot doel heeft de prestaties van een Height Artificial Intelligence (HAI)-algoritme in een echte wereld te evalueren. Er worden beelden verzameld door ouders of beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg, samen met fysieke lengtemetingen. Deze gegevens zullen worden gebruikt om de nauwkeurigheid van het algoritme te evalueren en om mogelijke verbeteringen te onderzoeken. Gegevens over de acceptatie en ervaring van het gebruik van het algoritme zullen worden verzameld voor verbeteringen.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Werkelijk)

250

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

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

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Kinderen ouder dan 24 maanden en jonger dan 6 jaar zonder fysieke misvormingen

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Kinderen ouder dan 24 maanden en jonger dan 6 jaar.
  • Ouder(s) moeten toegang hebben tot internet en een smartphone of tafel om onderzoeksvragenlijsten in te vullen, afbeeldingen te maken en afbeeldingen te uploaden.
  • Ouder(s) moeten in staat zijn de inhoud van het onderzoek te begrijpen en de onderzoeksvragenlijsten in het Engels in te vullen.
  • Schriftelijke toestemming van ouders en/of wettelijke vertegenwoordiger

Uitsluitingscriteria:

  • Kinderen die niet rechtop tegen een muur kunnen staan
  • Kinderen die niet kunnen meewerken aan het meten van de stahoogte

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Kinderen ouder dan 24 maanden en jonger dan 6 jaar
Kinderen ouder dan 24 maanden en jonger dan 6 jaar zonder structurele afwijkingen aan de onderste ledematen of orthopedische aandoeningen
De fysieke lengte zal worden gemeten en er zullen afbeeldingen worden verzameld zodat AI de hoogte kan schatten

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Nauwkeurigheid van de hoogte AI (cm)
Tijdsspanne: 2 dagen

Nauwkeurigheid van de hoogte AI (cm) in een kliniek en in een thuisomgeving, afgeleid van:

  1. De hoogte-AI-voorspelling op basis van verzamelde afbeeldingen
  2. De fysieke lengtemetingen van proefpersonen met behulp van standaard lengtemetingen van de WHO
2 dagen

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Nauwkeurigheid van het gewicht AI (kg)
Tijdsspanne: 2 dagen

Nauwkeurigheid van het gewicht AI (kg) in een kliniek en in een thuisomgeving, afgeleid van:

  1. De gewichtsvoorspelling op basis van de staande beelden die in dit onderzoek zijn verzameld
  2. De WHO-standaardgewichtsmeting van proefpersonen
2 dagen

Andere uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Beoordelingen door de ouder over de bruikbaarheid van de AI in een thuissituatie via een onderzoeksvragenlijst
Tijdsspanne: 2 dagen
  1. Gemakkelijk afbeeldingen verzamelen (zeer eenvoudig tot zeer moeilijk)
  2. Acceptabel bereik van lengte- en gewichtsverschil tussen AI-voorspelling en WHO-meting (tussen ≤1 cm en> 5 cm)
  3. Frequentie van het meten van de lengte en het gewicht van het kind thuis (nooit,< 1/maand, minstens <1/maand, minstens 1 per 2 weken,minstens 1/week,> 1/week, dagelijks)
  4. Nut van het gebruik van een digitaal hulpmiddel om de lengte en het gewicht van een kind thuis te meten (zeer nuttig tot niet erg nuttig)
  5. Frequentie van het gebruik van een digitale tool om de lengte en het gewicht van het kind thuis te meten (nooit,<1/maand, minstens 1/maand, minstens 1 per 2 weken,minstens 1/week,>1/week,dagelijks)
  6. Waarschijnlijkheid en reden om thuis een digitaal hulpmiddel te gebruiken om de lengte en het gewicht van een kind te meten (zeer waarschijnlijk tot zeer onwaarschijnlijk)
  7. De lengte en het gewicht van het kind, gemeten met behulp van een digitale tool, delen met anderen (zeer waarschijnlijk tot zeer onwaarschijnlijk)
  8. Gebruik van mobiele apps om de lengte en het gewicht van het kind bij te houden (vrije tekst)
  9. Andere functies/hulpmiddelen die handig zijn om de lengte en het gewicht van een kind te meten (vrije tekst)
2 dagen
Beoordelingen door de onderzoeker over de bruikbaarheid van de AI in een klinische setting via een vragenlijst
Tijdsspanne: 2 dagen
  1. Aanvaardbaar lengte- en gewichtsverschil tussen de lengte- en gewichts-AI volgens de WHO-meting (≤ 1 cm, ≤ 2 cm, ≤ 3 cm, ≤ 4 cm, ≤ 5 cm, > 5 cm)
  2. Waarschijnlijkheid van het gebruik van een digitaal hulpmiddel om de lengte en het gewicht van een kind te meten in een klinische setting (zeer waarschijnlijk, waarschijnlijk, neutraal, onwaarschijnlijk, zeer onwaarschijnlijk)
  3. Waarschijnlijkheid dat ouders worden aanbevolen een digitaal hulpmiddel te gebruiken om de lengte en het gewicht van hun kind te meten in een klinische setting (zeer waarschijnlijk, waarschijnlijk, neutraal, onwaarschijnlijk, zeer onwaarschijnlijk)
  4. Andere functies/hulpmiddelen die zij nuttig vinden om de lengte en het gewicht van het kind te meten (vrije tekst)
2 dagen
Beoordelingen door de onderzoeker over het gemak van het verzamelen van beelden in een kliniekomgeving via een vragenlijst
Tijdsspanne: 2 dagen
Beoordeling van de onderzoeker over het gemak waarmee de beelden kunnen worden verzameld [Zeer eenvoudig, gemakkelijk, normaal, moeilijk, zeer moeilijk]
2 dagen

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

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

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

9 september 2024

Primaire voltooiing (Werkelijk)

4 maart 2025

Studie voltooiing (Werkelijk)

4 maart 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

5 augustus 2024

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

27 augustus 2024

Eerst geplaatst (Werkelijk)

29 augustus 2024

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

4 februari 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

2 februari 2026

Laatst geverifieerd

1 februari 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Andere studie-ID-nummers

  • SBB20R&31696-A

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren