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

Clinical Validation of an Artificial Intelligence System for De-termining Fetal Lie and Position in 3rd Trimester

4 augustus 2026 bijgewerkt door: Mary Le Ngo, Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation

Clinical Validation of an Artificial Intelligence System for Determining Fetal Lie and Position in 3rd Trimester

This prospective clinical validation study aims to evaluate the diagnostic performance of an artificial intelligence (AI)-based navigational support system for determining fetal lie and presentation during third-trimester ultrasound examinations. Following routine clinical assessment by an expert clinician, three blind ultrasound sweeps will be obtained from each participant. The AI system will generate predictions of fetal lie and presentation from each sweep, which will be compared with the expert clinician's assessment as the reference standard. The study will also explore clinician perceptions of the system's usability and potential clinical value.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Gedetailleerde beschrijving

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.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

150

Contacten en locaties

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

Studiecontact

Studie Locaties

  • Denemarken
      • Slagelse, Denemarken, 3450
        • Nog niet aan het werven
        • Slagelse Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
        • Contact:
    • Capital Region
      • Hillerød, Capital Region, Denemarken, 3400
        • Nog niet aan het werven
        • Nordsjællands Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
        • Contact:
    • København Ø
      • Copenhagen, København Ø, Denemarken, 2100
        • Werving
        • Rigshospitalet - Department of Obstetrics and Gynecology
        • Contact:

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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Pregnant women with singleton pregnancies attending third-trimester ultrasound examinations at the Fetal Medicine Department, Rigshospitalet, Slagelse Hospital, or Hillerød Hospital.

Beschrijving

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.

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
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.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Diagnostic accuracy of the AI navigational support system for determining fetal lie and presentation.
Tijdsspanne: During the study ultrasound examination (approximately 5 minutes).
Overall proportion of correct AI predictions of fetal lie and presentation compared with expert clinician assessment (reference standard).
During the study ultrasound examination (approximately 5 minutes).

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Agreement between AI predictions and expert clinician assessment.
Tijdsspanne: During the study ultrasound examination.
Agreement will be evaluated using Cohen's kappa coefficient.
During the study ultrasound examination.

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation

Medewerkers

Rigshospitalet, Denmark

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)

11 september 2025

Primaire voltooiing (Geschat)

1 oktober 2026

Studie voltooiing (Geschat)

1 oktober 2026

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

4 augustus 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

4 augustus 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

10 augustus 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

10 augustus 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

4 augustus 2026

Laatst geverifieerd

1 augustus 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • P-2019-3101

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

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

NEE

Beschrijving IPD-plan

Individual participant data will not be made publicly available because the dataset contains identifiable medical imaging data and is subject to Danish data protection regulations (GDPR).

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