2025 article

P1.11.66 Cost-Effective Machine Learning for Predicting Survival in NSCLC Patients on Immunotherapy: Insights From the APOLLO11 Study

V. Miskovic, L. Mazzeo, Carlo Silvestri, A. Ferrarin, Concetta Licciardello, Chiara Saracino, Emanuele Claudio Mingo, M. Fiorenti, Renata Marino Romano, A. Servetto, Carminia Maria Della Corte, Maria Silvia Cona, Nicola Verde, Claudia Bareggi, Matteo Brighenti, Federica Biello, Alfredo Tartarone, L. Antonuzzo, Leonardo Provenzano, A. Spagnoletti, B. Guirges, M. Ganzinelli, M. Meazza Prina, P. Ambrosini, Andrea Vingiani, T. Beninato, R. Serino, Chiara Cavalli, Emanuela Zito, R. di Mauro, A.D. Dumitrascu, G. Corrao, G. Di Liberti, M. Occhipinti, M. Brambilla, C. Agosta, C. Proto, Marina Chiara Garassino, Antonella Panzardi, Chiara Catania, Lucia Esposito, N. Salmistraro, S. Siena, E.G. Pizzutilo, D. Signorelli, Francesco Trovò, F.M. de Braud, A.L.G. Pedrocchi, G. Lo Russo, A. Prelaj

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15Institutions déclarées

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Le contrôle bibliographique ouvert

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Titre Crossref: P1.11.66 Cost-Effective Machine Learning for Predicting Survival in NSCLC Patients on Immunotherapy: Insights From the APOLLO11 Study
Date Crossref: 01/10/2025
Éditeur: Elsevier BV
Type: journal-article

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