ModGraProDep:临床肿瘤学中的人工智能和概率建模

ModGraProDep的目标是利用人工智能和概率建模工具提高乳腺癌患者生存指标的预测，这是一个创新系统，由Ramon领导的研究Clèries，巴塞罗那大学医学与健康科学系临床科学系讲师，肿瘤学硕士计划/ICO-IDIBELL成员。该研究已发表在该杂志上医学中的人工智能。

肿瘤临床指标数值建模的应用之一是创建预测模型，以帮助肿瘤学家和医生对癌症患者的未来发展情况进行分类和评估。在这种情况下，预测具有特定变量和年龄的患者的生存是考虑治疗和确定患者亚组的一个决定性因素。然而，由于没有足够大的样本人口来具体计算这些指标，因此有时会通过数值模型来估计这些信息。

新的ModGraProDep技术(建模图形概率相关性)的应用已经导致了两项研究的协调，讲师Mireia Vilardell，来自遗传，微生物和统计系的生物学学院，和研究员Maria Buxó，来自IDIBGI。

在第一种情况下，ModGraProDep使用户能够识别数据库的结构，并创建一个具有原始队列人口特征的“合成”患者群体。通过这种新方法，他们可以识别病人的潜在模式并计算指标(例如，病人的生存取决于他或她的变量的值)。在第二项研究中，ModGraProDep显示自己是一种新技术，它可以以概率的方式在尚未收集到信息的变量中分配值。

该科学团队设计了一个在肿瘤学领域引起临床极大兴趣的web应用程序，它可以对每个患者的生存和癌症死亡风险以及其他原因的指标进行最长20年的预测。

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