长度和体重研究的生长人工智能算法 (GAINS)
2026年5月20日 更新者：Nutricia Research
这是一个数据收集和机器学习精度测试项目，旨在a）通过机器学习收集培训数据，通过机器学习，一种人工智能（AI）算法，用于测量婴儿和幼儿的长度以及B）测试AI算法的准确性，通过将AI长度与金标准测量长度进行比较。
图像和视频将由护理人员和医疗保健专业人员以及身体长度的测量收集。
这些数据将用于训练AI算法并探索潜在的改进。
要收集的其他数据是用户体验反馈。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
250
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
0至24个月的儿童。
描述
纳入标准：
- 婴儿/幼儿在入学时年龄0至24个月；
- 护理人员可以访问互联网以及智能手机或平板电脑来填写问卷，拍摄图像和视频并上传这些问卷；
- 一名或两位看护人（根据地方法律）或在入学时≥18岁的代表的书面知情同意书。
排除标准：
- 在应用WHO推荐的标准化技术时，儿童无法进行长度或体重测量（例如 下肢或骨科条件有结构异常的婴儿/儿童（例如 俱乐部脚，髋关节发育不良））。
- 研究人员对看护人的能力或愿意根据指示完成研究的不确定性
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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儿童0-24个月
0-24个月大的儿童没有下肢或骨科状况的结构异常
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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精度长度AI
大体时间：入学日期，基线
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长度AI与长度黄金标准（WHO与CM长度板的方法）的准确性使用几个不同的参数进行评估：偏见（CM），一致性和可靠性度量，平均绝对误差（CM），平均绝对百分比误差（％），绝对误差（CM）的百分比（CM）和根平方误差（CM）。
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入学日期，基线
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精度护理人员长度
大体时间：入学日期，基线
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照料者的精度测量长度（CM中的首选方法）与金标准长度（WHO在CM中的长度板的方法），通过与第一个主要结果度量中提到的相同参数进行评估。
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入学日期，基线
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准确性护理人员与AI长度
大体时间：入学日期，基线
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护理人员测量值（CM中的自我首选方法）与长度AI的准确性与第一个主要结果指标中提到的相同参数。
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入学日期，基线
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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精度重量AI
大体时间：入学日期，基线
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使用几个不同参数评估重量AI与权重黄金标准（WHO具有数字规模的方法和kg中的Tain rater）：偏见（kg），一致性和可靠性指标，平均绝对误差（kg），平均绝对百分比误差（％），绝对错误（kg）的百分比（kg）和平均正方形误差（kg）。
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入学日期，基线
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精度护理人员的体重
大体时间：入学日期，基线
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护理人员的精度测量了体重（KG中的自我首选方法）与重量金标准（WHO具有数字规模的方法，并以kg为单位），使用了第一个次要结果度量中提到的几个不同参数进行评估。
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入学日期，基线
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易用工具
大体时间：入学日期，基线
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通过自定义的用户体验问卷进行评估，可以使用该工具“获取应用程序”来拍摄图像和视频的简便性。
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入学日期，基线
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可接受性工具
大体时间：入学日期，基线
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通过自定义的用户体验问卷进行评估，该工具“获取应用程序”的期望和可接受性“获取应用程序”。
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入学日期，基线
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2024年12月20日
初级完成 (实际的)
2026年2月19日
研究完成 (估计的)
2026年7月31日
研究注册日期
首次提交
2024年12月11日
首先提交符合 QC 标准的
2025年4月1日
首次发布 (实际的)
2025年4月9日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年5月22日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年5月20日
最后验证
2026年5月1日
更多信息
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