Neuste Artikel für Personalisierte Medizin

Ein genauerer Blick auf effektive Methoden zur Analyse von Gesundheitsergebnissen im Laufe der Zeit.

PCKGs geben einen klareren Überblick über die Gesundheit der Patienten für eine bessere Betreuung.

Studien zeigen Zusammenhänge zwischen Proteinniveaus und Krankheitsrisiken.

Die Krebsbehandlung verbessern durch massgeschneiderte Patientenüberwachung und Entscheidungsfindungsmodelle.

Wissenstransfer von Wissensgraphen und fallbasiertem Denken für bessere Behandlungen kombinieren.

Dieser Artikel behandelt Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten in Diabetesstudien unter Verwendung von CGM.

Die Verbesserung der Krankheitsklassifizierung für bessere Patientenbehandlung und -ergebnisse.

colorSV verbessert die Erkennung von strukturellen Variationen in der Krebsforschung.

Forschung zeigt vielversprechende Ansätze, um die Krebsbehandlung durch fortschrittliche Analysetechniken zu personalisieren.

SeNMo analysiert Multi-Omics-Daten, um die Krebsbehandlung und Patientenversorgung zu verbessern.

WISER verbessert die Vorhersagen für die Krebsbehandlung durch innovative Datentechniken.

Neue Erkenntnisse darüber, wie Immuntherapie die Ergebnisse bei Lungenkrebs verbessert.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Behandlung von psychischen Erkrankungen zu verbessern, indem sie sich auf die individuellen Reaktionen auf Medikamente konzentrieren.

Kardiovaskuläre digitale Zwillinge helfen dabei, Behandlungen anzupassen, indem sie die Daten einzelner Patienten analysieren.

Neue Methoden verbessern die Entdeckung von prädiktiven Biomarkern aus medizinischen Bildern.

Untersuchen, wie Algorithmen den Datenschutz schützen können, während sie Entscheidungen in der personalisierten Medizin optimieren.

Präzise Ernährung nutzt Daten zur Darmgesundheit für persönliche Essensentscheidungen.

Forschung zeigt, dass die Gesundheit des Darms den Verlauf und die Behandlung der Parkinson-Krankheit beeinflusst.

Ein Blick auf die wichtigen Mutationen, die das Krebswachstum antreiben und Behandlungsmöglichkeiten.

Ein neues Modell verbessert die Analyse von komplexen Gesundheitsdaten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Behandlungsstrategien, indem er die individuellen Bedürfnisse der Patienten berücksichtigt.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von Behandlungen für personalisierte Medizin.

ALISON modelliert das Krebsverhalten, um Behandlungen für HGSOC-Patientinnen anzupassen.

HiFIT verbessert Vorhersagen aus hochdimensionalen Omics-Daten für ein besseres Verständnis von Krankheiten.

GV-Rep hat das Ziel, die Analyse von genetischen Varianten für die Patientenversorgung zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zur Medikamentenreaktion für bessere Behandlungsoptionen bei Krebs.

Matching-basierte Politiklernen verbessert die Zuweisung von Behandlungen basierend auf individuellen Eigenschaften.

Analysieren, wie individuelle Eigenschaften die Reaktionen auf Medikamente durch statistische Methoden beeinflussen.

Die Fliesenmethode verbessert die Analyse von Genomdaten in Studien zur Alzheimer-Krankheit.

Neue Modelle verbessern die Vorhersagen zur Genfunktion mithilfe individueller genomischer Daten.

DeepVul verbindet Gen-Daten, um die Medikamentenreaktionen bei Krebspatienten vorherzusagen.

Ein Blick darauf, wie die Blockade von Immuncheckpoints die Therapie von Melanomen verändert.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis für die Reaktionen auf Krebsmedikamente durch klarere Erklärungen.

Forschung verbessert Vorhersagemodelle für das Risiko von Typ-2-Diabetes mit genetischen Daten.

Erforschung von Fortschritten und Herausforderungen in der medizinischen Digital-Twin-Technologie für personalisierte Behandlungen.

Die Benutzerfreundlichkeit und Reproduzierbarkeit von Vorhersagen zur Medikamentenreaktion in der Krebsforschung verbessern.

Untersuchung der allelspezifischen Expression und ihrer Rolle bei der Krebsprogression und -behandlung.

XPRS klärt, wie Gene polygenetische Risikoscores beeinflussen, um bessere Einblicke in die Gesundheitsversorgung zu bekommen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen zur individuellen Wirksamkeit von Behandlungen.

Forschung zeigt genetische Verbindungen zu Metaboliten, die helfen, Gesundheit und Krankheiten besser zu verstehen.