本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
J Cancer Res Clin Oncol2023 Oct.
人工ニューラルネットワークに基づくEGFR-TKIの有効性を予測する臨床判断支援システム
A clinical decision support system to predict the efficacy for EGFR-TKIs based on artificial neural network.
Liang X, Guan R, Zhu J, Meng Y, Zhu J, Yang Y, Cui Y, Dai J, Mao W, Lv L, Shen D, Guo R
AIによる要約
本研究では、EGFR-TKIの有効性を予測するための人工ニューラルネットワーク（ANN）システムを開発し、検証した。進行非小細胞肺がん（NSCLC）患者240人を対象に、5つの異なるモデルを訓練し、ANNは最も良好な結果を示した。ANNに基づく臨床判断支援ソフトウェアが開発され、臨床医に可視化インターフェースを提供した。
AIによるコメント
本研究は、ANNを用いてEGFR-TKIの有効性を予測する新たなアプローチを提供する。しかし、検証は限定的なサンプルで行われ、さらなる大規模な研究が必要だ。
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J Cancer Res Clin Oncol2023 Oct.
人工ニューラルネットワークに基づくEGFR-TKIの有効性を予測する臨床判断支援システム
A clinical decision support system to predict the efficacy for EGFR-TKIs based on artificial neural network.
Liang X, Guan R, Zhu J, Meng Y, Zhu J, Yang Y, Cui Y, Dai J, Mao W, Lv L, Shen D, Guo R
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本研究では、EGFR-TKIの有効性を予測するための人工ニューラルネットワーク（ANN）システムを開発し、検証した。進行非小細胞肺がん（NSCLC）患者240人を対象に、5つの異なるモデルを訓練し、ANNは最も良好な結果を示した。ANNに基づく臨床判断支援ソフトウェアが開発され、臨床医に可視化インターフェースを提供した。
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本研究は、ANNを用いてEGFR-TKIの有効性を予測する新たなアプローチを提供する。しかし、検証は限定的なサンプルで行われ、さらなる大規模な研究が必要だ。
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