肝外胆管癌の個別化補助化学療法に関するプロテオゲノミクスの洞察
切除された肝外胆管癌の包括的なプロテオゲノミクスプロファイリングにより、補助化学療法の個別化に役立つ予測バイオマーカーが明らかになりました。これは、患者の結果を改善するための精密医療アプローチを提供します。
Posted inリハビリテーション医学 精神医学
若年成人における慢性疼痛と心理的苦痛の共発症の複雑性の解明：機械学習と説明可能なAIからの洞察
この研究では、機械学習と説明可能なAIを用いて、ノルウェーの若年成人における慢性疼痛、心理的苦痛、およびそれらの共発症に関連する要因を特定し、早期介入のための統合的なアプローチの重要性を強調しています。
肝細胞がんの精密医療の進歩：機械学習放射omicモデルが免疫療法の予後を予測する上で臨床バイオマーカーを超える
統合された放射omic-臨床機械学習モデルは、切除不能な肝細胞がん患者におけるアテゾリズマブとベバシズマブ治療の生存率と治療反応を予測する上で、従来の臨床バイオマーカーを上回ります。
Posted in一般外科（いっぱんげか） 専門科室 腫瘍学
肝細胞がんの治療選択の最適化：機械学習を用いた肝移植と手術切除の選択
機械学習モデルは、肝細胞がん患者を正確に層別化し、肝移植と手術切除の個別化された選択をガイドすることで、生存成績を改善しながらドナーの希少性と患者の多様性に対処します。
機械学習を用いた高リスク冠動脈疾患の予測：SCOT-HEART試験からの洞察
臨床データで訓練された機械学習モデルは、従来のリスクスコアと比較してCT画像での冠動脈疾患の予測を改善し、心血管ケアにおけるリソースの最適な利用を促進する可能性があります。
Posted in医療ニュース 病理学および臨床検査 腫瘍学
膵臓がんの早期発見を革命化する: cfDNA フラグメントミクスと機械学習モデル
新しい細胞遊離 DNA (cfDNA) フラグメントミクスモデルと機械学習を組み合わせることで、膵臓がんの早期検出における高い精度を達成し、適時に介入することで患者の予後を改善する可能性があります。
急性冠状动脉综合征の治療を進める: ECGベースの機械学習がリスク分層を向上させる
前向き研究では、12リードECG特徴に基づいて訓練された機械学習モデルが胸部痛患者の死亡予測においてHEARTスコアを上回ることが示され、リスクに基づくケアの精度が向上しました。
難治性潰瘍性大腸炎の予測に向けた説明可能な人工知能：日本全国レジストリからの洞察
全国レジストリデータを用いた機械学習モデルは、難治性潰瘍性大腸炎の長期寛解を正確に予測し、疑似ポリープなどの主要な予後因子を特定します。