Articoli più recenti per Medicina Personalizzata

Uno sguardo più approfondito sui metodi efficaci per analizzare i risultati di salute nel tempo.

I PCKGs offrono una visione più chiara della salute dei pazienti per una cura migliore.

Gli studi rivelano collegamenti tra i livelli di proteine e i rischi di malattia.

Migliorare la cura del cancro tramite un monitoraggio dei pazienti su misura e modelli di decisione.

Unire l'embedding dei grafi di conoscenza e il ragionamento basato sui casi per trattamenti migliori.

Questo articolo parla di metodi per gestire i dati mancanti negli studi sul diabete usando il CGM.

Migliorare la classificazione delle malattie per un trattamento e risultati migliori per i pazienti.

colorSV migliora la rilevazione delle variazioni strutturali nella ricerca sul cancro.

La ricerca mostra prospettive promettenti nella personalizzazione dei trattamenti oncologici usando tecniche di analisi avanzate.

SeNMo analizza dati multi-omici per migliorare il trattamento del cancro e la cura dei pazienti.

WISER migliora le previsioni sui trattamenti per il cancro grazie a tecniche innovative di analisi dei dati.

Nuove scoperte su come la terapia immunitaria migliora i risultati del cancro ai polmoni.

Nuovi metodi puntano a migliorare i trattamenti per la salute mentale concentrandosi sulle risposte individuali ai farmaci.

I gemelli digitali cardiovascolari aiutano a personalizzare i trattamenti analizzando i dati dei singoli pazienti.

Nuovi metodi migliorano la scoperta di biomarcatori predittivi dalle immagini mediche.

Esaminare come gli algoritmi possano proteggere la privacy mentre ottimizzano le decisioni nella medicina personalizzata.

La nutrizione di precisione usa i dati sulla salute intestinale per scelte alimentari personalizzate.

La ricerca rivela che la salute dell'intestino influisce sulla progressione e sul trattamento del morbo di Parkinson.

Uno sguardo alle mutazioni chiave che guidano la progressione del cancro e le opzioni di trattamento.

Un nuovo modello migliora l'analisi dei dati sanitari complessi.

Un nuovo approccio migliora le strategie di trattamento tenendo conto delle esigenze individuali dei pazienti.

Una nuova metodologia migliora la valutazione dei trattamenti per la medicina personalizzata.

ALISON modella il comportamento del cancro per personalizzare i trattamenti per i pazienti con HGSOC.

HiFIT migliora le previsioni dai dati omici ad alta dimensione per una migliore comprensione delle malattie.

GV-Rep punta a migliorare l'analisi delle varianti genetiche per la cura dei pazienti.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sulla risposta ai farmaci per avere opzioni di trattamento per il cancro migliori.

L'apprendimento delle politiche basato sul matching migliora l'assegnazione dei trattamenti in base alle caratteristiche individuali.

Analizzare come i tratti individuali influenzano le risposte ai farmaci attraverso metodi statistici.

Il metodo di suddivisione migliora l'analisi dei dati genomici negli studi sulla malattia di Alzheimer.

Nuovi modelli migliorano le previsioni della funzione genica utilizzando dati genomici individuali.

DeepVul collega i dati genetici per prevedere le risposte ai farmaci nei pazienti oncologici.

Uno sguardo su come il blocco dei checkpoint immunitari sta cambiando le cure per il melanoma.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle risposte ai farmaci contro il cancro grazie a spiegazioni più chiare.

La ricerca migliora i modelli di previsione del rischio di diabete di tipo 2 usando dati genetici.

Esplorando i progressi e le sfide nella tecnologia dei gemelli digitali in medicina per trattamenti personalizzati.

Migliorare l'usabilità e la riproducibilità della previsione della risposta ai farmaci nella ricerca sul cancro.

Esplorare l'espressione specifica degli alleli e il suo ruolo nella progressione e nel trattamento del cancro.

XPRS chiarisce come i geni influenzano i punteggi di rischio poligenico per migliorare le intuizioni sulla salute.

Un nuovo metodo migliora le previsioni per l'efficacia dei trattamenti personalizzati.

La ricerca svela legami genetici con i metaboliti, aiutando a capire salute e malattie.