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
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Descrição detalhada
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.
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Mary Le Ngo, MD, MD
- Número de telefone: +45 20773779
- E-mail: mary.van.anh.le.ngo.01@regionh.dk
Locais de estudo
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Slagelse, Dinamarca, 3450
- Ainda não está recrutando
- Slagelse Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
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Contato:
- Kathinka Nyborg, MD
- Número de telefone: 20773779
- E-mail: kany@regionsjaelland.dk
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Capital Region
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Hillerød, Capital Region, Dinamarca, 3400
- Ainda não está recrutando
- Nordsjællands Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology
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Contato:
- Gitte Hedermann, Associate Professor
- Número de telefone: +2520773779
- E-mail: gitte.hedermann.christensen@regionh.dk
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København Ø
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Copenhagen, København Ø, Dinamarca, 2100
- Recrutamento
- Rigshospitalet - Department of Obstetrics and Gynecology
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Contato:
- Martin Tolsgaard, professor,, Medical doctor, Ph.D
- Número de telefone: +4520773779
- E-mail: martin.groennebaek.tolsgaard@regionh.dk
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
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.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
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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.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Diagnostic accuracy of the AI navigational support system for determining fetal lie and presentation.
Prazo: During the study ultrasound examination (approximately 5 minutes).
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Overall proportion of correct AI predictions of fetal lie and presentation compared with expert clinician assessment (reference standard).
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During the study ultrasound examination (approximately 5 minutes).
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Agreement between AI predictions and expert clinician assessment.
Prazo: During the study ultrasound examination.
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Agreement will be evaluated using Cohen's kappa coefficient.
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During the study ultrasound examination.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- P-2019-3101
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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