目前,许多研究建立预测模型以基因组学数据为基础,但忽略临床特征的重要性病理剖析剖析过程常规肿瘤诊断和预测,包括乳癌、皮肤癌等传统放射性模型可生成预测成像签名,用于总体生存预测和肿瘤病人分层识别组织病理滑动和放射模型有助于更精确处理

先前研究发现多位潜在预测性特征在癌症管理中具有显著临床效果,基础为词组学数据,如数组学、蛋组学和子元学综合研究整合生物标志、病理特征和成像签名可能意义重大预计系统预测模型开发将增强疾病诊断并推广临床管理机器学习应用多领域,因为它有能力处理大规模数据、识别不同分类的共同特征并指导临床决策因此,基于机器学习建立预测模型受到越来越多的关注机器学习包括随机森林、辅助向量机、人工神经网络等最近医学机学习可帮助替代拼射预测、药物敏感度检验、病人生存结果预测、肿瘤诊断和肿瘤分类采机识别预测因素,如Omics数据、组织病理滑动和放射学,并计算对应预测模型,更精确预测

特殊题将聚焦预测模型 基础机器学习癌症研究我们欢迎原创研究 和评审文章

潜在题目包括但不限于:

• 预测模型基于临床特征,如组织病理滑动片、放射学或其他因素
• 预测模型涉及不同类型肿瘤、泛癌症分析或各种数据库数据
• 机器学习预测和药物敏感度预测
• 预测模型基于传统omics数据,包括mRNA、非编码RNA、脱氧核糖核酸
• 验证临床样本或细胞线结果或采行多组类包括培训和验证组类