Sztuczna inteligencja przewiduje nawroty raka płuca lepiej niż klasyczne systemy TNM – nowe dane z ESMO 2025
Model oparty na uczeniu maszynowym, integrujący przedoperacyjne zdjęcia tomografii komputerowej (CT) oraz rutynowe dane kliniczne, przewyższył standardowe systemy klasyfikacji klinicznej w prognozowaniu ryzyka nawrotu raka płuca po operacji. Największą korzyść odnotowano w grupie chorych w I stopniu zaawansowania.
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.
13.08.2026
Paulina Kalman
Czy badanie krwi może przewidzieć raka płuca na wiele lat przed diagnozą?
20.07.2026
Paulina Kalman
Hipoksja napędza rozwój gruczolakoraka płuca – nowa rola lncRNA SLC9A3-AS1
16.07.2026
Paulina Kalman
Durwalumab zmienia mikrośrodowisko guza w operacyjnym NDRP – nowe analizy badania AEGEAN
15.05.2026
lek. Paulina Kalman
Bispecyficzne koniugaty lek–przeciwciało w EGFR-mutowanym raku płuca – nowy kierunek po terapii ukierunkowanej?
30.04.2026
lek. Paulina Kalman
Zakrzepica żylna u pacjentów z rakiem płuca – częstość, czynniki ryzyka i znaczenie kliniczne
24.04.2026
lek. Paulina Kalman
