Predykcja zakrzepicy nowotworowej z wykorzystaniem uczenia maszynowego – analiza kohorty Vienna-CATS
Artykuł opublikowany w ESMO Open analizuje, czy modele uczenia maszynowego mogą skuteczniej przewidywać żylną chorobę zakrzepowo-zatorową u pacjentów onkologicznych niż klasyczne skale ryzyka. Badanie oparto na danych z prospektywnej kohorty Vienna Cancer and Thrombosis Study, obejmującej 2193 chorych z nowo rozpoznanym lub nawrotowym nowotworem, obserwowanych pod kątem wystąpienia zakrzepicy związanej z chorobą nowotworową.
Dodaj nas do listy preferowanych źródeł w Google, aby nasze materiały częściej pojawiały się w Twoich wynikach wyszukiwania.
Dodaj w Google
Materiał przeznaczony wyłącznie dla pracowników służby zdrowia
Ten materiał jest dostępny dla zarejestrowanych użytkowników.
Zaloguj się
Szanowni użytkownicy,
część materiałów udostępnianych na naszym portalu jest przeznaczona
wyłącznie dla lekarzy.
Wynika to z regulacji prawnych, do których musimy się stosować.
Jeśli nie jesteś lekarzem, zachęcamy do korzystania z przygotowanych przez nas materiałów dostępnych w zakładce dla pacjentów.
12.10.2026
Adam Wdowiak
Duchowość w leczeniu nowotworu. Brakujące ogniwo opieki nad pacjentem
6.10.2026
Marta Kwaśnicka
Stabilność badań zagrożona? Towarzystwa naukowe apelują o utrzymanie stałego finansowania ABM
14.08.2026
Emil Zawieja
Wyszukiwarka programów lekowych – sprawdź kryteria i ośrodki realizujące leczenie
21.07.2026
Emil Zawieja
American Cancer Society publikuje najnowsze statystyki dotyczące nowotworów
26.06.2026
lek. Paulina Kalman
Terapia ukierunkowana na przerzuty w oligometastatycznych guzach litych – wyniki badania EXTEND
23.06.2026
Narodowy Instytut Onkologii
NIO oficjalnie z akredytacją, Prof. Iwona Ługowska u sterów OECI! Za nami Oncology Days 2026!
11.06.2026
Informacja prasowa
