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临床肿瘤学中的人工智能和概率模型

使用人工智能和概率建模工具改善乳腺癌患者生存指标的预测是ModGraProDep的目标,ModGraProDep是一项创新系统,由医学系临床科学系讲师RamonClèries领导的一项研究提出,巴塞罗那大学健康科学系和肿瘤学总体规划/ ICO-IDIBELL的成员。该研究已发表在医学人工智能杂志上。

这项新技术已经由肿瘤学总体规划的流行病学,肿瘤学和数据管理专家团队进行了研究-IDIBELL,巴塞罗那大学,加泰罗尼亚技术大学,加泰罗尼亚肿瘤学研究所(ICO),赫罗纳生物医学研究所(IDIBGI),赫罗纳大学,阿利坎特大学,流行病学和公共卫生网络生物医学研究中心(CIBERESP),卡洛斯三世健康研究所,大学医院Sant Joan de Reus,ICO赫罗纳医学肿瘤学部门,赫罗纳和塔拉戈纳癌症登记处以及MC Mutual实体。

数学建模:抗癌新领域

数值模型在肿瘤学临床指标上的应用之一是创建预测模型,以帮助肿瘤学家和医生对癌症患者的进化前景进行分类和评估。在这种情况下,具有特定变量和年龄的患者生存预测是考虑治疗方法并确定患者亚组的决定性因素。但是,有时由于没有足够的样本群体来具体计算这些指标,因此有时会通过数字建模来估计此信息。

新的ModGraProDep技术的应用(对图形概率依赖性进行建模)导致了两项研究,这是由UB生物学院遗传学,微生物学和统计学系统计学系的讲师Mireia Vilardell协调的。来自IDIBGI的研究人员MariaBuxó。

在第一种情况下,ModGraProDep使用户能够识别数据库的结构并创建具有原始队列人口统计特征的“综合”患者群体。通过这种新方法,他们可以识别患者的潜在模式并计算指标(例如,患者的生存状况取决于其变量值)。在第二项研究中,ModGraProDep展示了自己作为一种新技术,该技术可以以概率方式将值分配给尚未收集到信息的变量。

科学团队设计了一个在肿瘤学领域具有极大临床兴趣的网络应用程序,该应用程序可以预测每个患者的生存率和癌症死亡率以及其他原因的癌症风险,最长可使用二十年。

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