Data som samlas in från hematopoietiska SCT-centra (HSCT) blir allt vanligare och komplexare på grund av bildandet av organiserade register och införlivandet av biologiska data. Vanligtvis används konventionella statistiska metoder för att utveckla modeller för utfallsprognoser och riskpoäng. Dessa analyser har dock inneboende egenskaper som begränsar deras förmåga att hantera stora datamängder med flera variabler och prover. Maskininlärning (ML), ett fält som härrör från artificiell intelligens, är en del av en bredare strategi för dataanalys som kallas data mining (DM). Det möjliggör förutsägelser i komplexa datascenarier, bekanta för praktiker och forskare. Tekniska och kommersiella tillämpningar finns överallt runt omkring oss och börjar gradvis med klinisk forskning. I följande recension vill vi exponera hematologer och stamcellstransplanterare för begrepp, kliniska tillämpningar, styrkor och begränsningar av sådana metoder och diskutera aktuell forskning inom HSCT. Syftet med denna översyn är att uppmuntra användning av ML- och DM-teknik inom HSCT-området, inklusive förutsägelser om transplantationsresultat och urval av donatorer.
Shouval m.fl. I REF-använda datautvinningstekniker inom området allogen hematopoietisk stamcellstransplantation (SCT), som förutsäger transplantationsresultat och givarurval.
Application of machine learning algorithms for clinical predictive modeling: a data-mining approach in SCT
{'venue': 'Bone Marrow Transplantation', 'journal': 'Bone Marrow Transplantation', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}