AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-26

ক্লিনিকোপ্যাথলজিক ডেটা ব্যবহার করে oncotypedDX® পূর্বাভাসের জন্য ব্যাখ্যাযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেল: একটি ব্রাজিলীয় কোহর্ট গবেষণা

মূল শিরোনাম: Interpretable machine learning models for oncotypedDX® prediction using clinicopathologic data: a brazilian cohort study

Oncotype DX প্রাথমিক পর্যায়ের স্তন ক্যান্সারে কেমোথেরাপি সংক্রান্ত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে, কিন্তু এর উচ্চ খরচ সীমিত সম্পদের পরিবেশে এটি পাওয়ার সুযোগ কমিয়ে দেয়। ব্রাজিলের একটি কোহর্টের 935 জন রোগীর তথ্য ব্যবহার করে লেখকেরা নিয়মিতভাবে পাওয়া যায় এমন ক্লিনিকোপ্যাথোলজিক চলক থেকে একটি ব্যাখ্যাযোগ্য রিজ রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছেন, যা রিকারেন্স স্কোর 25-এর বেশি হবে কি না তা পূর্বাভাস দেয়। মডেলটি 0.818 AUROC অর্জন করেছে, এবং এর সর্বোচ্চ ঝুঁকিযুক্ত চতুর্থাংশে 25-এর বেশি স্কোরযুক্ত ক্ষেত্রগুলোর 60.8% ছিল; লেখকেরা পরামর্শ দেন যে নিশ্চিতকরণ পরীক্ষা ছাড়াই সর্বোচ্চ 75% রোগীকে বাছাই করা সম্ভব হতে পারে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →