Ocena błędów demograficznych w modelu głębokiego uczenia się do szacowania wzrostu płodu w praktyce klinicznej. Pacjentki kwalifikujące się do włączenia to kobiety w wieku ciążowym od 24 do 42 tygodni, poddane badaniu wzrostu w trzecim trymestrze ciąży. Dane obrazu ze skanu służą do obliczenia masy płodu.

Celem tego badania obserwacyjnego jest porównanie nowego narzędzia wykorzystującego sztuczną inteligencję (AI) do uzyskiwania informacji zwrotnych z tradycyjną metodą szacowania masy płodu podczas badań ultrasonograficznych u kobiet w ciąży pomiędzy 24. a 42. tygodniem ciąży. Badanie ma na celu zbadanie obecności odchyleń demograficznych w modelu sztucznej inteligencji. W badaniu uwzględniono następujące czynniki demograficzne: wskaźnik masy ciała (BMI), liczbę urodzeń, wiek płodu, wiek matki, płeć płodu oraz obecność stanu przedrzucawkowego. Ponadto w badaniu porównana zostanie dokładność modelu AI i modelu Hadlock, czyli wzoru na wzrost płodu, w szacowaniu masy płodu. Wyniki badań USG uczestników będą pseudonimizowane i bezpiecznie przechowywane na dyskach wymiennych chronionych hasłem, co zapewni zachowanie ich tożsamości i prywatności. Następnie dane ultradźwiękowe zostaną przesłane do Duńskiego Uniwersytetu Technicznego (DTU), gdzie model AI przeanalizuje obrazy w celu oszacowania masy płodu.