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Un regard plus approfondi sur les méthodes efficaces pour analyser les résultats de santé au fil du temps.

Les PCKGs offrent une vue plus claire de la santé des patients pour un meilleur soin.

Des études montrent des liens entre les niveaux de protéines et les risques de maladies.

Améliorer les soins du cancer grâce à un suivi personnalisé des patients et des modèles de prise de décision.

Combiner l'embedding de graphes de connaissances et le raisonnement basé sur des cas pour de meilleurs traitements.

Cet article aborde les méthodes pour gérer les données manquantes dans les études sur le diabète en utilisant les CGM.

Améliorer la classification des maladies pour de meilleurs traitements et résultats pour les patients.

colorSV améliore la détection des variations structurelles dans la recherche sur le cancer.

Des recherches montrent des promesses dans la personnalisation des traitements contre le cancer grâce à des techniques d'analyse avancées.

SeNMo analyse des données multi-omiques pour améliorer le traitement du cancer et les soins aux patients.

WISER améliore les prédictions de traitement du cancer grâce à des techniques de données innovantes.

Nouvelles infos sur comment l'immunothérapie améliore les résultats du cancer du poumon.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les traitements de santé mentale en se concentrant sur les réactions individuelles aux médicaments.

Les jumeaux numériques cardiovasculaires aident à personnaliser les traitements en analysant les données de chaque patient.

De nouvelles méthodes améliorent la découverte de biomarqueurs prédictifs à partir d'images médicales.

Examine comment les algorithmes peuvent protéger la vie privée tout en optimisant les décisions dans la médecine personnalisée.

La nutrition de précision utilise des données sur la santé intestinale pour des choix alimentaires personnalisés.

Des recherches montrent que la santé de l'intestin influence la progression et le traitement de la maladie de Parkinson.

Un aperçu des mutations clés qui propulsent la progression du cancer et des options de traitement.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des données de santé complexes.

Une nouvelle approche améliore les stratégies de traitement en prenant en compte les besoins de chaque patient.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des traitements pour la médecine personnalisée.

ALISON modélise le comportement du cancer pour adapter les traitements aux patients HGSOC.

HiFIT améliore les prévisions à partir de données omiques à haute dimension pour mieux comprendre les maladies.

GV-Rep vise à améliorer l'analyse des variants génétiques pour le soin des patients.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de réponse aux médicaments pour de meilleures options de traitement du cancer.

L'apprentissage des politiques basé sur le matching améliore l'attribution des traitements selon les caractéristiques individuelles.

Analyser comment les traits individuels influencent les réponses aux médicaments grâce à des méthodes statistiques.

La méthode de carrelage améliore l'analyse des données génomiques dans les études sur la maladie d'Alzheimer.

De nouveaux modèles améliorent les prédictions de la fonction des gènes en utilisant des données génomiques individuelles.

DeepVul relie les données génétiques pour prédire les réponses aux médicaments chez les patients atteints de cancer.

Un aperçu de comment le blocage des points de contrôle immunitaires change les soins du mélanome.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réponses aux médicaments contre le cancer grâce à des explications plus claires.

La recherche améliore les modèles de prédiction du risque de diabète de type 2 en utilisant des données génétiques.

Explorer les avancées et les défis de la technologie des jumeaux numériques médicaux pour un traitement personnalisé.

Améliorer l'utilisabilité et la reproductibilité de la prédiction de la réponse aux médicaments dans la recherche sur le cancer.

Explorer l'expression spécifique des allèles et son rôle dans la progression du cancer et le traitement.

XPRS clarifie comment les gènes influencent les scores de risque polygénique pour de meilleures infos en santé.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour l'efficacité des traitements individualisés.

La recherche montre des liens génétiques avec des métabolites, ce qui aide à comprendre la santé et les maladies.