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Un nuovo metodo promettente migliora le previsioni sui risultati dei trattamenti per il cancro usando inibitori dei checkpoint immunitari.

Strategie per motivare i pazienti ad accettare i test medici necessari.

Quest'articolo mette in evidenza l'uso dei Processi Gaussiani nell'analisi della ricerca clinica.

Un approccio di deep learning migliora le previsioni di sopravvivenza per il cancro squamoso esofageo.

Un metodo per valutare le relazioni causali utilizzando dati osservazionali da studi sui gemelli.

Scopri come gli studi genetici rivelano connessioni tra tratti e malattie.

Questo articolo parla dell'importanza di correggere il bias di reporting dei risultati nella ricerca clinica.

Uno studio analizza il focus sull'equità sanitaria nei progetti di ricerca tra le istituzioni.

Usare i dati delle prove passate per migliorare le valutazioni dei trattamenti attuali.

Una chiacchierata sull'importanza delle assunzioni realistiche negli estimands della ricerca medica.

Combinare l'ecografia e i marcatori sierici offre previsioni migliori per la classificazione del cancro al seno.

Esaminare il potenziale della tecnologia nel prevedere risultati per i pazienti con HNSCC.

Esplorare l'importanza degli insiemi di previsione nello sviluppo di farmaci.

Questo articolo analizza il ruolo delle caratteristiche casuali nella previsione delle malattie dai dati medici.

Uno sguardo a come l'analisi delle variazioni migliora le nostre intuizioni su causa ed effetto.

La ricerca identifica potenziali indicatori per prevedere meglio le risposte ai trattamenti per HNSCC.

La ricerca offre spunti sulla sopravvivenza e sulla qualità della vita per i pazienti oncologici.