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Uma olhada mais profunda em métodos eficazes para analisar os resultados de saúde ao longo do tempo.

PCKGs oferecem uma visão mais clara da saúde do paciente pra um cuidado melhor.

Estudos mostram conexões entre níveis de proteína e riscos de doenças.

Aprimorando o cuidado com o câncer por meio de monitoramento personalizado dos pacientes e modelos de tomada de decisão.

Combinando incorporação de grafos de conhecimento e raciocínio baseado em casos para tratamentos melhores.

Este artigo fala sobre métodos para lidar com dados faltantes em estudos de diabetes usando CGM.

Melhorando a classificação de doenças pra um tratamento e resultados melhores pros pacientes.

O colorSV melhora a detecção de variações estruturais na pesquisa sobre câncer.

Pesquisas mostram que tem potencial em personalizar o tratamento do câncer usando técnicas de análise avançadas.

SeNMo analisa dados multi-ômicos pra melhorar o tratamento do câncer e o cuidado com os pacientes.

WISER melhora as previsões de tratamento de câncer usando técnicas de dados inovadoras.

Novas descobertas sobre como a terapia imunológica melhora os resultados do câncer de pulmão.

Novos métodos buscam melhorar os tratamentos de saúde mental, focando nas respostas individuais aos medicamentos.

Gêmeos digitais cardiovasculares ajudam a personalizar tratamentos analisando os dados de cada paciente.

Novos métodos melhoram a descoberta de biomarcadores preditivos a partir de imagens médicas.

Analisando como algoritmos podem proteger a privacidade enquanto otimizam decisões em medicina personalizada.

Nutrição de precisão usa dados da saúde intestinal pra escolhas alimentares personalizadas.

Pesquisas mostram que a saúde do intestino afeta a progressão e o tratamento da doença de Parkinson.

Uma olhada nas mutações chave que impulsionam a progressão do câncer e opções de tratamento.

Um novo modelo melhora a análise de dados de saúde complexos.

Uma nova abordagem melhora as estratégias de tratamento levando em conta as necessidades individuais de cada paciente.

Uma nova metodologia melhora a avaliação de tratamentos para medicina personalizada.

A ALISON modela o comportamento do câncer pra personalizar tratamentos pra pacientes com HGSOC.

HiFIT melhora previsões a partir de dados ômicos de alta dimensão pra uma compreensão melhor das doenças.

O GV-Rep tem como objetivo melhorar a análise de variantes genéticas para o cuidado dos pacientes.

Novos métodos melhoram previsões de resposta a medicamentos para opções de tratamento de câncer mais eficazes.

O aprendizado de políticas com base em correspondência melhora a atribuição de tratamento com base nas características individuais.

Analisando como traços individuais afetam as respostas a medicamentos através de métodos estatísticos.

Método de tiling melhora a análise de dados genômicos em estudos sobre a doença de Alzheimer.

Novos modelos melhoram as previsões da função dos genes usando dados genômicos individuais.

DeepVul conecta dados genéticos para prever respostas a medicamentos em pacientes com câncer.

Um olhar sobre como o bloqueio de checkpoints imunológicos tá mudando o tratamento do melanoma.

Um novo método melhora a compreensão das respostas a medicamentos contra o câncer com explicações mais claras.

Pesquisas melhoram modelos de previsão para risco de Diabetes Tipo 2 usando dados genéticos.

Explorando avanços e desafios na tecnologia de gêmeos digitais na medicina para tratamento personalizado.

Melhorando a usabilidade e a reprodutibilidade da previsão de resposta a medicamentos na pesquisa do câncer.

Explorando a expressão específica de alelos e seu papel na progressão e tratamento do câncer.

A XPRS explica como os genes influenciam os escores de risco poligênico para melhorar as informações sobre saúde.

Um novo método melhora as previsões para a eficácia do tratamento individualizado.

Pesquisas mostram ligações genéticas com metabólitos, ajudando a entender saúde e doenças.