「ML技術はがん治療率をより正確に予測することができる」

「ML技術によるがん治療率の予測はさらに正確になる」

テキサス大学アーリントン校（UTA）の研究者によって開発された機械学習モデルは、がんの治癒率をより正確に予測できます。

新しいモデルは、既存の治癒時間モデル（PCM）とサポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムを組み合わせており、治癒確率と共変量の非線形または複雑な関係を考慮しています。

PCM-SVMモデルは、白血病患者の実際の生存データを用いたテストで、PCMモデルよりも効果が30%高いことがわかりました。

UTAのSuvra Palは次のように述べています。「治癒の予測精度が向上することにより、治癒率が著しく高い患者は高強度治療の追加的なリスクから保護されることができます。同様に、治癒率が低い患者には適時の治療が勧められ、病気が進行して治療オプションが限られるような進行期に進行しないようになります。提案されたモデルは、最適な治療戦略の定義に重要な役割を果たします。」 テキサス大学アーリントン校からの情報 記事全文を読む

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