Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

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

4 sierpnia 2026 zaktualizowane przez: 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.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

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

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

150

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Dania
      • Slagelse, Dania, 3450
        • Jeszcze nie rekrutacja
        • Slagelse Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
        • Kontakt:
    • Capital Region
      • Hillerød, Capital Region, Dania, 3400
        • Jeszcze nie rekrutacja
        • Nordsjællands Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
        • Kontakt:
    • København Ø
      • Copenhagen, København Ø, Dania, 2100
        • Rekrutacyjny
        • Rigshospitalet - Department of Obstetrics and Gynecology
        • Kontakt:

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

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

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

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / 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

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

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

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation

Współpracownicy

Rigshospitalet, Denmark

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

11 września 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 października 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 października 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

4 sierpnia 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

4 sierpnia 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

10 sierpnia 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

10 sierpnia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

4 sierpnia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • P-2019-3101

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

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).

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

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 .

Subskrybuj