Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM103017
035-os BibID:
(Wos)000685503300008 (Scopus)85107912293 (cikkazonosító)106180
Első szerző:
De Brouwer, Edward
Cím:
Longitudinal machine learning modeling of MS patient trajectories improves predictions of disability progression / De Brouwer Edward, Becker Thijs, Moreau Yves, Havrdova Eva Kubala, Trojano Maria, Eichau Sara, Ozakbas Serkan, Onofrj Marco, Grammond Pierre, Kuhle Jens, Kappos Ludwig, Sola Patrizia, Cartechini Elisabetta, Lechner-Scott Jeannette, Alroughani Raed, Gerlach Oliver, Kalincik Tomas, Granella Franco, Grand'Maison Francois, Bergamaschi Roberto, José Sá Maria, Van Wijmeersch Bart, Soysal Aysun, Sanchez-Menoyo Jose Luis, Solaro Claudio, Boz Cavit, Iuliano Gerardo, Buzzard Katherine, Aguera-Morales Eduardo, Terzi Murat, Trivio Tamara Castillo, Spitaleri Daniele, Van Pesch Vincent, Shaygannejad Vahid, Moore Fraser, Oreja-Guevara Celia, Maimone Davide, Gouider Riadh, Csepany Tunde, Ramo-Tello Cristina, Peeters Liesbet
Dátum:
2021
ISSN:
0169-2607
Megjegyzések:
Background and Objectives: Research in Multiple Sclerosis (MS) has recently focused on extracting knowledge from real-world clinical data sources. This type of data is more abundant than data produced during clinical trials and potentially more informative about real-world clinical practice. However, this comes at the cost of less curated and controlled data sets. In this work we aim to predict disability progression by optimally extracting information from longitudinal patient data in the real-world setting, with a special focus on the sporadic sampling problem. Methods: We use machine learning methods suited for patient trajectories modeling, such as recurrent neural networks and tensor factorization. A subset of 6682 patients from the MSBase registry is used. Results: We can predict disability progression of patients in a two-year horizon with an ROC-AUC of 0.85, which represents a 32% decrease in the ranking pair error (1-AUC) compared to reference methods using static clinical features. Conclusions: Compared to the models available in the literature, this work uses the most complete patient history for MS disease progression prediction and represents a step forward towards AI-assisted precision medicine in MS.
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Klinikai orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Computer Methods And Programs In Biomedicine. - 208 (2021), p. 1-14. -
További szerzők:
Becker, Thijs
Moreau, Yves
Havrdova, Eva
Trojano, Maria
Eichau, Sara
Ozakbas, Serkan
Onofrj, Marco
Grammond, Pierre
Kuhle, Jens
Kappos, Ludwig
Sola, Patrizia
Cartechini, Elisabetta
Lechner-Scott, Jeannette
Alroughani, Raed
Gerlach, Oliver
Kalincik, Tomas
Granella, Franco
Grand'Maison, Francois
Bergamaschi, Roberto
José Sá, Maria
Van Wijmeersch, Bart
Soysal, Aysun
Sanchez-Menoyo, Jose
Solaro, Claudio
Boz, Cavit
Iuliano, Gerardo
Buzzard, Katherine
Aguera-Morales, Eduardo
Terzi, Murat
Trivio, Tamara Castillo
Spitaleri, Daniele
Pesch, Vincent van
Shaygannejad, Vahid
Moore, Fraser
Oreja-Guevara, Celia
Maimone, Davide
Gouider, Riadh
Csépány Tünde (1956-) (neurológus, pszichiáter)
Ramo-Tello, Cristina
Peeters, Liesbet
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.