Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 conference-abstract

MSR142 Performance Assessment and Validation of Real-World Response Data Generated Using a Deep Learning-Based Natural Language Processing Model Across Multiple Solid Tumors

4Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
MSR142 Performance Assessment and Validation of Real-World Response Data Generated Using a Deep Learning-Based Natural Language Processing Model Across Multiple Solid Tumors
Date Crossref
01/07/2025
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Flatiron Health (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise

Flatiron Health (United States).

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.