Training Physicians to Differentiate the Paris Classification Using Artificial Colon Polyp
Training Physicians to Differentiate the Paris Classification Using Artificial Colon Polyp Images
Status: rekrutiert · ohne Phasenangabe · Studientyp: INTERVENTIONAL · Teilnehmerzahl geplant: 70
Worum es geht
Training in endoscopy is essential for the early detection of precursors of colorectal cancer. Up to now, this training has been carried out with image collections of findings and in practice when working on patients. The investigators want to use artificial intelligence (AI) to better train doctors to recognise these precursors. By using generative AI, the investigators were able to create realistic images that comply with data protection regulations and whose content can be predefined. Parts of the image can also be regenerated so that it is possible to create different precancerous stages in the same place in the image. In this study the investigators want to train physicians using real images or artificial images in order to compare which version helps classify polyps better.
Diese Zusammenfassung stammt wörtlich aus dem Register und ist auf Englisch verfasst — wir übersetzen sie nicht, um ihren Sinn nicht zu verändern.
Untersuchte Erkrankungen
- Colonic Polyp
- Colon Adenoma
Wer teilnehmen kann
- Gesunde Freiwillige: ja, ausdrücklich gesucht
- Alter: 18 Years bis —
- Geschlecht: ALL
Die vollständigen Ein- und Ausschlusskriterien stehen im Register und werden vom Prüfzentrum geprüft.
Wo rekrutiert wird
Prüfzentren
- University hospital Würzburg
Sponsor: Wuerzburg University Hospital
Der vollständige Registereintrag (NCT06550908) — dort stehen Protokoll, Kriterien und Kontakt.
Wir fragen für Sie nach
Drei Fragen, dann fragen wir bei den Prüfzentren in Ihrer Nähe nach, ob eine passende Studie Teilnehmer aufnimmt. Kostenlos und unverbindlich.
Kostenlos und unverbindlich. Wir beraten nicht und empfehlen keine Studie.
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Datenstand: 2026-08-12. Quelle: ClinicalTrials.gov, U.S. National Library of Medicine — gemeinfrei. Der Stand ist der des Abrufs; Studien öffnen und schließen laufend.