人工智能和概率建模在肿瘤学中的应用

患者的生存预测——具有特定的变量和年龄——是考虑治疗和确定患者亚群的决定性因素。

资料来源:巴塞罗那大学

数值模拟在临床指标上的应用之一肿瘤学是建立预测模型来帮助肿瘤学家和医生对癌症患者的未来进化情景进行分类和评估。在这种情况下，患者的生存预测——具有特定的变量和年龄——是考虑治疗和确定患者亚群的决定性因素。但是，由于没有足够的样本人口来具体计算这些指标，因此有时通过数值模型估计这些信息。

新的ModGraProDep技术(建模图形概率依赖关系)的应用导致了两项研究，由布拉巴州生物学院遗传、微生物和统计学系的讲师Mireia Vilardell和来自idbgi的研究人员Maria Buxó协调进行。

在第一种情况下，ModGraProDep使用户能够识别数据库的结构，并创建具有原始队列人口特征的“合成”患者群体。有了这种新方法，他们就能识别出潜力模式，并计算指标(例如，病人的存活率取决于他或她的变量的值)。在第二项研究中，ModGraProDep显示自己是一项新技术，它可以以概率的方式为尚未收集到信息的变量分配值。

这个科学团队设计了一个在肿瘤学领域引起极大临床兴趣的网络应用程序，它可以预测每个患者最长20年的生存指标、癌症死亡风险和其他原因。

这项新技术是由一个流行病学、肿瘤学和肿瘤学总体计划数据管理专家小组实施的——IDIBELL、巴塞罗那大学、加泰罗尼亚技术大学、加泰罗尼亚肿瘤学研究所(ICO)、赫罗纳生物医学研究所(IDIBGI)、赫罗纳大学、阿利坎特大学、流行病学和公共卫生网络生物医学研究中心(CIBERESP)、卡洛斯三世健康研究所、圣琼·德·罗伊斯大学医院、赫罗纳国际医院肿瘤医疗服务、赫罗纳和塔拉戈纳癌症登记处以及实体MC Mutual。