Clinical Validation of an Artificial Intelligence System for De-termining Fetal Lie and Position in 3rd Trimester
Clinical Validation of an Artificial Intelligence System for Determining Fetal Lie and Position in 3rd Trimester
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Szczegółowy opis
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.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Mary Le Ngo, MD, MD
- Numer telefonu: +45 20773779
- E-mail: mary.van.anh.le.ngo.01@regionh.dk
Lokalizacje studiów
-
-
-
Slagelse, Dania, 3450
- Jeszcze nie rekrutacja
- Slagelse Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
-
Kontakt:
- Kathinka Nyborg, MD
- Numer telefonu: 20773779
- E-mail: kany@regionsjaelland.dk
-
-
Capital Region
-
Hillerød, Capital Region, Dania, 3400
- Jeszcze nie rekrutacja
- Nordsjællands Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
-
Kontakt:
- Gitte Hedermann, Associate Professor
- Numer telefonu: +2520773779
- E-mail: gitte.hedermann.christensen@regionh.dk
-
-
København Ø
-
Copenhagen, København Ø, Dania, 2100
- Rekrutacyjny
- Rigshospitalet - Department of Obstetrics and Gynecology
-
Kontakt:
- Martin Tolsgaard, professor,, Medical doctor, Ph.D
- Numer telefonu: +4520773779
- E-mail: martin.groennebaek.tolsgaard@regionh.dk
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
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.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
|---|
|
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.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Diagnostic accuracy of the AI navigational support system for determining fetal lie and presentation.
Ramy czasowe: 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).
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Agreement between AI predictions and expert clinician assessment.
Ramy czasowe: During the study ultrasound examination.
|
Agreement will be evaluated using Cohen's kappa coefficient.
|
During the study ultrasound examination.
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Szacowany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- P-2019-3101
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .