最適化統合機械学習による膠芽腫の予測 論文背景と研究目的 医学研究において、膠芽腫（gliomas）は最も一般的な原発性脳腫瘍であり、異なる臨床行動と治療結果を持つ多様な癌のタイプがあります。膠芽腫患者の予後を正確に予測することは、治療計画の最適化と個別化された患者ケアにとって極めて重要です。大規模なゲノムおよび臨床情報の広範な利用可能性に伴い、機械学習手法は信頼性のある膠芽腫予測モデルを作成する上で大きな可能性を示しています。本研究における膠芽腫予測モデルは、複数の機械学習アルゴリズム（KStarおよびSMOReg）を統合することで、膠芽腫予測の精度と効率を向上させ、個別化医療および患者予後の改善に寄与することを目的としています。 論文出典 この論文はJatin Thakur、Chahil...