Klinická studie o hodnocení účinnosti rakoviny děložního čípku (EECC)

1. Sestavte model prognózy a predikce vedlejších účinků založený na multiomických rysech před léčbou u pacientek s rakovinou děložního čípku.

1. Výběr případu: Podle celkového experimentálního designu bylo 2800 pacientů v tréninkové skupině použito jako tréninkový soubor dat a 1200 pacientů ve validační skupině bylo použito jako soubor validačních dat.
2. Trénink a ladění modelu: a. Extrahujte multi-omické rysy tréninkové skupiny, proveďte samoučení funkcí a vytvořte předběžnou prognózu rakoviny děložního čípku a model predikce vedlejších účinků; b. Vložte multiomická data ověřovací skupiny do modelu a proveďte strukturu modelu a trénovacích parametrů a hledejte optimální strukturu modelu a trénovací parametry; C. Stanovte optimální předpověď prognózy karcinomu děložního čípku a model vedlejších účinků.

2. Těžba charakteristik recidivujícího nádoru na základě multi-omických dat a sestavení komplexního modelu hodnocení rizika recidivy.

1. Výběr případu: V souladu s celkovým experimentálním designem bylo 2800 pacientů v tréninkové skupině použito jako tréninkový datový soubor a 1200 pacientů ve validační skupině bylo shromážděno jako validační data.
2. Trénink a ladění modelu: a. Vlastnosti multiomických dat tréninkové skupiny před diagnózou recidivy v předchozích následných návštěvách se používají k provádění samoučení vlastností, posouzení rizika recidivy nádoru na základě multiomických vlastností v průběhu předchozích následné návštěvy, vytvořit dynamický model hodnocení rizika recidivy v reálném čase a odvodit komplexní hodnotu rizika pro rozhodování o intervenci v oblasti recidivy; b. Multi-omické vlastnosti související s předchozími následnými návštěvami validační skupiny před diagnózou recidivy jsou vloženy do modelu a u pacientů se provádí iterativní hodnocení rizika recidivy v časové řadě. iterativní hodnocení rizika recidivy v časové řadě pacientů za účelem posouzení diagnostického výkonu modelu; C. Upravte strukturu a tréninkové parametry modelu podle přesnosti segmentace validační skupiny, abyste hledali optimální strukturu modelu a tréninkové parametry; d. Použijte technické prostředky, jako je augmentace dat a další technické prostředky, abyste přemýšleli o zvětšení velikosti vzorku pro zlepšení přesnosti segmentace; E. Určete optimální model hodnocení rizik.

3. Stanovit prognózu a predikci vedlejších účinků a dynamický monitorovací systém karcinomu děložního hrdla.

A. Dokování výše zkonstruovaného modelu s ambulantním systémem za účelem sestavení prognózy a predikce vedlejších reakcí a dynamického monitorovacího systému v procesu diagnostiky a léčby rakoviny děložního čípku; b. Vytvoření inteligentního systému pro podporu rozhodování prostřednictvím predikce prognózy a vedlejších reakcí a modelu dynamického hodnocení rizik, implementace aplikace predikce recidivy a dynamického monitorovacího systému a pomoc lékařům při rozhodování o intervenčních opatřeních.