AI اور دنیا کے مشکل مسائل · طب اور دوا کی دریافت · Nature (computational biology) · 2026-10-26

طبی و پیتھالوجیکل ڈیٹا کی بنیاد پر oncotypeDX® کی پیش گوئی کے لیے قابلِ تشریح مشین لرننگ ماڈلز: برازیل کے ایک گروہ پر مطالعہ

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

Oncotype DX ابتدائی چھاتی کے کینسر میں کیموتھراپی کے فیصلوں کی رہنمائی کرتا ہے، لیکن اس کی زیادہ لاگت وسائل کی کمی والے ماحول میں رسائی کو محدود کرتی ہے۔ برازیل کے ایک کوہورٹ کے 935 مریضوں کے ڈیٹا کی بنیاد پر، مصنفین نے معمول کے مطابق دستیاب کلینیکو پیتھولوجیکل متغیرات سے ایک قابلِ تشریح رج ریگریشن ماڈل بنایا تاکہ یہ پیش گوئی کی جا سکے کہ آیا ریکرنس اسکور 25 سے زیادہ ہے۔ اس ماڈل نے 0.818 کا AUROC حاصل کیا، اور اس کے سب سے زیادہ خطرے والے چوتھائی حصے میں 25 سے اوپر اسکور والے 60.8% کیسز شامل تھے؛ مصنفین کا خیال ہے کہ تصدیقی ٹیسٹ کے بغیر 75% تک مریضوں کی درجہ بندی کی جا سکتی ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →