パーソナライズドメディスン に関する最新の記事

健康結果を時間をかけて分析するための効果的な方法を深く掘り下げてみる。

PCKGsは、より良いケアのために患者の健康をより明確に把握できる。

研究によると、タンパク質のレベルと病気リスクの関連が明らかになってるよ。

患者モニタリングと意思決定モデルをカスタマイズして癌ケアを向上させる。

知識グラフの埋め込みと事例に基づく推論を組み合わせて、より良い治療法を見つける。

この記事では、CGMを使った糖尿病研究における欠損データの扱い方について話してるよ。

患者の治療と結果をより良くするために、病気の分類を改善する。

colorSVは、癌研究における構造変異の検出を改善します。

研究が進んで、先進的な分析技術を使ってがん治療をパーソナライズする可能性が見えてきたよ。

SeNMoは、がん治療と患者ケアを改善するためにマルチオミクスデータを分析する。

WISERは革新的なデータ技術を使って癌治療の予測を改善するよ。

免疫療法が肺癌の結果を改善する新しい知見。

新しい方法は、薬に対する個々の反応に焦点を当てて、メンタルヘルス治療を改善しようとしてるよ。

心血管デジタルツインは、個々の患者データを分析して治療をカスタマイズするのに役立つよ。

新しい方法が医療画像から予測バイオマーカーの発見を強化する。

アルゴリズムがプライバシーを守りつつ、パーソナライズド医療での意思決定を最適化する方法を調べる。

精密栄養は腸の健康データを使って個別の食事選びをするんだ。

研究によると腸内環境はパーキンソン病の進行や治療に影響を与えるらしい。

がんの進行を促す主要な変異と治療オプションに関する注目。

新しいモデルが複雑な健康データの分析を向上させる。

新しいアプローチは、個々の患者のニーズを考慮することで治療戦略を改善する。

新しい方法論が個別化医療の治療評価を改善する。

ALISONはHGSOC患者に合わせた治療法を作るためにがんの振る舞いをモデル化してるよ。

HiFITは、高次元のオミクスデータからの予測を向上させて、病気の理解を深めるよ。

GV-Repは、患者のケアのために遺伝的変異の分析を改善することを目指している。

新しい方法が薬の反応予測を改善して、より良い癌治療の選択肢を提供する。

マッチングベースのポリシー学習は、個々の特性に基づいて治療の割り当てを改善するよ。

統計的手法を使って、個々の特性が薬の反応にどう影響するかを分析する。

タイル法でアルツハイマー病の研究におけるゲノムデータの分析が改善される。

新しいモデルが個々のゲノムデータを使って遺伝子機能の予測を強化しているよ。

DeepVulは遺伝子データを結びつけてがん患者の薬の反応を予測するんだ。

免疫チェックポイント阻害剤がメラノーマの治療をどのように変えているかを見てみよう。

新しい方法は、がん薬の反応をもっと分かりやすく説明することで理解を深める。

研究が遺伝子データを使って2型糖尿病のリスク予測モデルを改善した。

個別化治療のための医療デジタルツイン技術の進展と課題を探る。

がん研究における薬物反応予測の使いやすさと再現性の向上。

アレル特異的発現とそれが癌の進行や治療にどう関わるかを探る。

XPRSは、遺伝子が多因子リスクスコアにどのように影響するかを明らかにして、より良いヘルスケアの洞察を提供しているよ。

新しい方法で個別化治療の効果予測が改善された。

研究が代謝物と遺伝子の関連を明らかにして、健康や病気の理解に役立ってるよ。