An adaptive treatment recommendation and outcome prediction model for\n metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma is a type of skin cancer developed from melanocytes. It is one of\nthe most lethal types of cancer, accounting for approximately 75% of skin\ncancer deaths. Late stage melanoma is very difficult to treat, since the cancer\ncells are deranged, may be genetically linked and can be unresponsive to\ntherapy. Therefore, determining how to effectively make use of different\ntreatment regimens is of vital importance to survival. In this analysis, we\npropose an adaptive treatment recommendation system based on a hybrid\ncluster-classification (CC) structure. Our proposed system consists of two\nparts,1) distribution based clustering and 2) classification. Our\nrecommendation system can help to identify high-risk melanoma patients and\nsuggest the best approach to treatment, which enables clinicians and patients\nto make decisions on the basis of real-world data. Our data came from the\nCanadian Melanoma Research Network (CMRN) database, a pan-Canadian multi-year\nobservational database, which is part of Global Melanoma Registry Network\n(GMRN). Training/testing sets are generated based on data from different\nsources, leading to cross cohort analysis tasks. Experimental results show that\nour proposed system achieves very promising results with an overall accuracy of\nup to 80%.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».