Étude des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale des patients atteints de gliomes de bas grade Contexte académique Les gliomes sont une croissance tumorale dans le cerveau, généralement une menace sérieuse pour la vie des patients. Dans la majorité des cas, les gliomes finissent par entraîner la mort du patient. L’analyse d...

Prédiction de la maladie du gliome basée sur une machine à apprendre intégrée optimisée Contexte et objectifs de la recherche Dans la recherche médicale, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus communes, regroupant plusieurs types de cancer avec différents comportements cliniques et résultats thérapeutiques. Une prédiction précis...

Utilisation de l’apprentissage automatique transparent et des perspectives explicatives pour autonomiser l’intelligence artificielle explicable dans le pronostic des gliomes Contexte académique Cette étude vise à développer une technique fiable pour détecter si des patients souffrent d’un type spécifique de tumeur cérébrale — gliome — en utilisant ...

Recherche clinique sur l’application des méthodes d’analyse des fragments d’ADN sans cellules pour améliorer la détection précoce du cancer du poumon Contexte de l’étude Le cancer du poumon est l’un des types de cancer les plus menaçants pour la santé des hommes et des femmes dans le monde entier. Aux États-Unis, plus de 125 000 personnes meurent c...

Prédiction de l’asthme par des classificateurs améliorés par des graphes d’affinité : Une approche d’apprentissage automatique basée sur les biomarqueurs sanguins routiniers Introduction L’asthme est une maladie chronique du système respiratoire affectant environ 235 millions de personnes dans le monde. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OM...