Últimos artículos para Medicina Personalizada

Una mirada más profunda a métodos efectivos para analizar los resultados de salud a lo largo del tiempo.

Los PCKGs ofrecen una visión más clara de la salud del paciente para brindar mejor atención.

Estudios revelan conexiones entre los niveles de proteínas y los riesgos de enfermedades.

Mejorando la atención del cáncer a través de monitoreo personalizado de pacientes y modelos de toma de decisiones.

Combinando embedding de grafos de conocimiento y razonamiento basado en casos para mejores tratamientos.

Este artículo habla sobre métodos para manejar datos faltantes en estudios de diabetes usando CGM.

Mejorando la clasificación de enfermedades para un mejor tratamiento y resultados para los pacientes.

colorSV mejora la detección de variaciones estructurales en la investigación del cáncer.

La investigación muestra promesas en la personalización del tratamiento del cáncer usando técnicas avanzadas de análisis.

SeNMo analiza datos multi-ómicos para mejorar el tratamiento del cáncer y la atención al paciente.

WISER mejora las predicciones de tratamiento del cáncer a través de técnicas de datos innovadoras.

Nuevos conocimientos sobre cómo la terapia inmunológica mejora los resultados del cáncer de pulmón.

Nuevos métodos buscan mejorar los tratamientos de salud mental enfocándose en las respuestas individuales a los medicamentos.

Los gemelos digitales cardiovasculares ayudan a personalizar tratamientos analizando los datos de cada paciente.

Nuevos métodos mejoran el descubrimiento de biomarcadores predictivos a partir de imágenes médicas.

Examinando cómo los algoritmos pueden proteger la privacidad mientras optimizan las decisiones en medicina personalizada.

La nutrición de precisión utiliza datos de la salud intestinal para hacer elecciones dietéticas personalizadas.

La investigación revela que la salud intestinal afecta la progresión y tratamiento del Parkinson.

Una mirada a las mutaciones clave que impulsan la progresión del cáncer y las opciones de tratamiento.

Un nuevo modelo mejora el análisis de datos de salud complejos.

Un nuevo enfoque mejora las estrategias de tratamiento al considerar las necesidades individuales de cada paciente.

Una nueva metodología mejora la evaluación de tratamientos para la medicina personalizada.

ALISON modela el comportamiento del cáncer para personalizar tratamientos para pacientes con HGSOC.

HiFIT mejora las predicciones a partir de datos omicos de alta dimensión para entender mejor las enfermedades.

GV-Rep busca mejorar el análisis de variantes genéticas para el cuidado de los pacientes.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de respuesta a medicamentos para mejores opciones de tratamiento del cáncer.

El aprendizaje de políticas basado en emparejamiento mejora la asignación de tratamientos según las características individuales.

Analizando cómo los rasgos individuales afectan las respuestas a la medicación mediante métodos estadísticos.

El método de mosaico mejora el análisis de datos genómicos en estudios sobre la enfermedad de Alzheimer.

Nuevos modelos mejoran las predicciones de la función de los genes usando datos genómicos individuales.

DeepVul conecta datos genéticos para predecir las respuestas a los medicamentos en pacientes con cáncer.

Una mirada a cómo el bloqueo de puntos de control inmunitario está cambiando el tratamiento del melanoma.

Un nuevo método mejora la comprensión de las respuestas a los medicamentos contra el cáncer a través de explicaciones más claras.

La investigación mejora los modelos de predicción del riesgo de Diabetes tipo 2 usando datos genéticos.

Explorando los avances y desafíos en la tecnología de gemelos digitales médicos para tratamientos personalizados.

Mejorando la usabilidad y reproducibilidad de la predicción de respuesta a medicamentos en la investigación del cáncer.

Explorando la expresión específica de alelos y su papel en la progresión del cáncer y su tratamiento.

XPRS aclara cómo los genes influyen en los puntajes de riesgo poligénico para mejorar la información en salud.

Un nuevo método mejora las predicciones para la efectividad del tratamiento individualizado.

La investigación revela vínculos genéticos con metabolitos, ayudando a entender la salud y las enfermedades.