AACR: Các mô hình học máy trước khi giúp chẩn đoán ung thư da không mắc bệnh ung thư

Theo dõi Drugslib trên

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng cả ba FM đều vượt trội hơn đáng kể Resnet18 (khu vực trung bình dưới đường cong đặc tính vận hành máy thu [AUROC], 0,805). Mô hình tốt nhất đã sử dụng các loại nhúng Prism Gạch được tổng hợp bằng mạng lưới nhận thức nội tại của Prism, đã đào tạo mô hình Perceptron (MLP) đa lớp để dự đoán phân nhóm của NMSC (AUROC, 0,925). Sử dụng học tập đa cấp dựa trên sự chú ý để tổng hợp các loại nhúng gạch để đào tạo mô hình MLP là tối ưu cho các mô hình UNI và Prov-Gigapath (trung bình AUROCS, 0,913 và 0,908, tương ứng). Phương pháp đơn giản nhất với hồi quy logistic của các nhúng tổng hợp trung bình toàn cầu có thể đạt được kết quả hợp lý đối với lăng kính, uni và prov-gigapath (trung bình AUROCS, 0,882, 0,865 và 0,855 Steven Song, từ Trường Y khoa Pritzker tại Đại học Chicago, cho biết trong một tuyên bố.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Dữ liệu thống kê trong các bài báo y tế cung cấp xu hướng chung và không liên quan đến các cá nhân. Các yếu tố cá nhân có thể thay đổi rất nhiều. Luôn tìm kiếm lời khuyên y tế được cá nhân hóa cho các quyết định chăm sóc sức khỏe cá nhân.

Nguồn: Healthday

Đã đăng : 2025-04-30 06:00

Đọc thêm

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Chúng tôi đã nỗ lực hết sức để đảm bảo rằng thông tin do Drugslib.com cung cấp là chính xác, cập nhật -ngày và đầy đủ, nhưng không có đảm bảo nào được thực hiện cho hiệu ứng đó. Thông tin thuốc trong tài liệu này có thể nhạy cảm về thời gian. Thông tin về Drugslib.com đã được biên soạn để các bác sĩ chăm sóc sức khỏe và người tiêu dùng ở Hoa Kỳ sử dụng và do đó Drugslib.com không đảm bảo rằng việc sử dụng bên ngoài Hoa Kỳ là phù hợp, trừ khi có quy định cụ thể khác. Thông tin thuốc của Drugslib.com không xác nhận thuốc, chẩn đoán bệnh nhân hoặc đề xuất liệu pháp. Thông tin thuốc của Drugslib.com là nguồn thông tin được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ chăm sóc sức khỏe được cấp phép trong việc chăm sóc bệnh nhân của họ và/hoặc phục vụ người tiêu dùng xem dịch vụ này như một sự bổ sung chứ không phải thay thế cho chuyên môn, kỹ năng, kiến ​​thức và đánh giá về chăm sóc sức khỏe các học viên.

Việc không có cảnh báo đối với một loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc nhất định không được hiểu là chỉ ra rằng loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc đó là an toàn, hiệu quả hoặc phù hợp với bất kỳ bệnh nhân nào. Drugslib.com không chịu bất kỳ trách nhiệm nào đối với bất kỳ khía cạnh nào của việc chăm sóc sức khỏe được quản lý với sự hỗ trợ của thông tin Drugslib.com cung cấp. Thông tin trong tài liệu này không nhằm mục đích bao gồm tất cả các công dụng, hướng dẫn, biện pháp phòng ngừa, cảnh báo, tương tác thuốc, phản ứng dị ứng hoặc tác dụng phụ có thể có. Nếu bạn có thắc mắc về loại thuốc bạn đang dùng, hãy hỏi bác sĩ, y tá hoặc dược sĩ.

Từ khóa phổ biến