开发,验证和临床实用性的一种诺莫克图的泌尿瘤:如何构建最好的预测模型
Takanobu Utsumi1, Naoki Ishitsuka1, Takahide Noro1
1Department of Urology, Toho University Sakura Medical Center, Sakura, Japan.
概括
诺米图片通过为癌症患者提供个性化的风险估计,提高了泌尿瘤学的精度医学. 本综述详细介绍了它们的发展,应用以及改善患者护理的未来潜力.
科学领域:
- 尿道瘤学 尿道瘤学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 诺米图是个性化风险估计的重要临床预测工具.
- 它们在泌尿瘤学中的应用通过精细的风险分层来推进精密医学.
- 本综述提供了一个关于这个领域的nomograms的全面概述.
研究的目的:
- 审查尿道瘤学中诺姆图的发展,临床应用和未来前景.
- 概述构建有效预测模型的方法框架.
- 检查代表性名ograms及其临床相关性.
主要方法:
- 对名ogram开发,验证 (内部和外部) 和统计评估的审查.
- 基于显示类型和实现,对十二个代表性名ograms的检查.
- 讨论新兴的AI/ML方法和交互式工具.
主要成果:
- 在泌尿外科瘤学中,诺莫图谱有助于精确,基于证据的决策.
- 基于回归的模型是常见的,而AI/ML提供更高的准确性,但面临的解释性挑战.
- 互动工具正在出现,用于实时,以患者为中心的护理.
结论:
- 尽管存在诸如静态输出和数据依赖等局限性,但诺莫图对于泌尿瘤学个性化护理至关重要.
- 未来的模型需要透明度,动态更新和多式联运数据集成.
- 严格的开发和实施将确保名ograms仍然是关键的工具.
更多相关视频
09:28Patient-derived Orthotopic Xenograft Models for Human Urothelial Cell Carcinoma and Colorectal Cancer Tumor Growth and Spontaneous Metastasis
Published on: May 12, 2019
10.0K
07:15Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model
Published on: August 16, 2020
6.6K
