基于使用机器学习的预先治疗因素,预测直肠癌的病理完整反应
Kevin A Chen1, Paolo Goffredo2, Logan R Butler1
1Division of Gastrointestinal Surgery, Department of Surgery, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina.
Diseases of the colon and rectum
|November 23, 2023
概括
机器学习在治疗前准确预测局部晚期直肠癌的病理完整反应. 这可以帮助确定适合非手术治疗的患者,改善治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 机器学习 机器学习
- 预测建模预测建模
背景情况:
- 病理完整反应 (pCR) 是局部晚期直肠癌 (LARC) 的关键预后指标.
- 在预处理环境中准确预测pCR对于治疗降级和非手术管理策略至关重要.
- 在LARC中对pCR的现有预测模型受到小数据集和低准确度的限制.


