- 本研究では、骨肉腫患者の予後を予測するための機械学習モデルを評価した。138の骨肉腫サンプルの遺伝子発現データを用いて、単変量コックス回帰分析により14の予後関連遺伝子を特定した。10種の機械学習アルゴリズムを組み合わせ、66通りで平均C-indexに最適化した予後予測モデル（MLDPS）を開発した。
機械学習由来の予後シグネチャによる骨肉腫患者のリスク層別化と治療の向上
AIによる要点抽出
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