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评估人工智能在预测肿瘤患者不良药物反应中的有效性：一项系统性综述和荟萃分析
利用人工智能模型预测癌症患者中的不良药物反应，显示高特异性和敏感性，但需要标准化和多中心研究来提高证据质量。
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3 months ago
通过移动数字行为改变干预提高癌症患者幸福感的有效参与定义
数字行为变化干预（DBCIs）在支持新的健康行为方面发挥作用。本研究旨在通过识别衡量参与度的度量标准、探索患者和临床医生对 DBCIs 的兴趣，并提出在此类情境中评估 DBCIs 影响的假设，为支持癌症患者提高生活质量定义有效的 DBCIs
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4 months ago
SODA: 用于癌症研究中提取社会健康决定因素的自然语言处理工具包
本篇论文旨在开发一个开源的自然语言处理软件包 SODA，利用预先训练的 Transformer 模型提取癌症患者的社会决定因素，并检验其在新的疾病领域（如鸦片类药物使用）的适用性及 SDoH 的提取效率。研究使用四种基于 Transform
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2 years ago
多视角隐变量模型中编码领域知识：基于结构稀疏贝叶斯方法
提出了一种基于修改的马蹄铁先验的多视图潜变量模型 MuVI，该模型能够在整个分析过程中将有限和嘈杂的领域知识融合到模型中，并且在癌症患者真实多视图数据集中推断出可解释和具有生物学意义的变异轴。
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2 years ago
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