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ESMO 2023 | Machine learning : prédire la survie sans progression du myélome multiple
Sylvie LE GAC, Courbevoie
Les modèles d'apprentissage automatique appliqués à la recherche peuvent contribuer à la gestion optimale de la maladie et à la planification des essais cliniques. L'objectif de cette étude est d’évaluer si des modèles d'apprentissage automatique appliqués à des données patients atteints de myélome multiple (MM) peuvent identifier des profils à haut risque de progression plus rapide de la maladie.
Les données concernant 15 931 patients atteints de MM en France, en Espagne, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Italie ont été extraites de Oncology Dynamics (OD), une vaste enquête transversale qui a recueilli, par l'intermédiaire d'un panel de cancérologues, les données de centaines de milliers de...
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