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Abstract
Die Beurteilung endoskopischer Befunde bei Colitis ulcerosa leidet unter unterschiedlicher Interrater- und Intrarater-Reliabilität, was die Zuverlässigkeit einzelner Bewertungen einschränkt. Dänische Gastroenterologen wollten ein Deep-Learning-Modell entwickeln, das in der Lage ist, aktive von geheilter Schleimhaut zu unterscheiden und zwischen verschiedenen endoskopischen Schweregraden zu unterscheiden.
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