Építés alatt – nem éles oldal
Belépés
Résztvevőt keres itt: ChileFázis nélkül

AI-Based Stool Image Analysis for Colorectal Neoplasia Risk Assessment

A legfontosabb adatok

Hol
Santiago (Chile)A helyszín megnézése

AI-kivonat: kiket keres a vizsgálat

A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gép olvasta ki az oldalon álló regiszterszövegből, ezért tévedhet. Hogy ki vehet részt, azt a lenti regiszterszöveg és a vizsgálat csapata dönti el.

A vizsgálat olyan felnőtteket keres, akiket szűrő vagy diagnosztikai kolonoszkópiára utaltak. Mobilalkalmazással fényképet készítenek a székletükről, amelyet összevetnek a székletvér-vizsgálattal.

Életkor
18 év vagy idősebb
Nem
Minden nem részt vehet
Biomarker vagy leletérték
Mennyiségi székletvér-vizsgálat (FIT), amelyet a székletkép beküldése előtt vagy után legfeljebb 30 napon belül terveztek vagy elvégeztek

A részvétel fő kizáró okai

  • Nem tud vagy nem akar írásos beleegyezést adni
  • Már részt vett ebben a vizsgálatban
  • Nem tud székletképet készíteni, segítséggel sem
  • A vizsgálati képek és a klinikai adatok nem kapcsolhatók megbízhatóan a vizsgálati kódhoz

Gépi kiolvasás: 2026. november 13.

Helyszínek itt: Chile

  • Hospital Sotero del RioSantiago, ChileContact: Erik Manriquez Alegria, MDRésztvevőt keres

Kérdések a vizsgálat csapatának

  1. Milyen gyakran kell bejárnom, és egy-egy alkalom mennyi ideig tart?
  2. Megtérítik az utazási költséget?
  3. Megtarthatom a saját orvosomat?
  4. Mi történik, ha ki akarok lépni?

Contact the study team: see the registry record → Contacts and Locations

Oldal nyomtatása az orvosomnak

A vizsgálat adatai

Ki végzi
Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente
Azonosító
NCT07740122
A regiszteradat frissítve
2026. július 31.
Eredeti leírás
This prospective observational substudy evaluates the association between artificial intelligence-derived features from stool images analyzed using the FAEX Health digital platform and fecal immunochemical test results in adults undergoing colorectal cancer screening or diagnostic evaluation. Participants will capture stool images using a mobile application. The primary analysis will compare AI-derived image outputs with quantitative FIT values and FIT positivity. Secondary exploratory analyses will assess associations with colonoscopy and histopathological findings when these results are available. The platform will be used exclusively for research and will not provide diagnoses, replace clinical evaluation, or influence medical decisions.A teljes eredeti leírásKevesebb

FECAL-AI: Prospective Observational Validation of AI-Based Stool Image Analysis Against Quantitative Fecal Immunochemical Testing for Colorectal Neoplasia Risk Assessment

This prospective observational substudy evaluates the association between artificial intelligence-derived features from stool images analyzed using the FAEX Health digital platform and fecal immunochemical test results in adults undergoing colorectal cancer screening or diagnostic evaluation. Participants will capture stool images using a mobile application. The primary analysis will compare AI-derived image outputs with quantitative FIT values and FIT positivity. Secondary exploratory analyses will assess associations with colonoscopy and histopathological findings when these results are available. The platform will be used exclusively for research and will not provide diagnoses, replace clinical evaluation, or influence medical decisions.

Bevonási feltételek: Age 18 years or older; Referred for screening or diagnostic colonoscopy at Hospital Dr. Sótero del Río; Quantitative fecal immunochemical testing planned or completed within 30 days before or after stool image submission; Able to submit at least one stool image using the FAEX Health mobile application, independently or with assistance; Able and willing to provide written informed consent.

Kizáró feltételek: Previous enrollment in the study; Unable or unwilling to provide written informed consent; Unable to complete stool-image capture, even with assistance; Study images and clinical data cannot be reliably linked using the assigned study code.

ClinicalTrials.gov NCT07740122