108P Time-to-event (TTE) machine learning models (ML-m) for survival prediction in patients with advanced non-small cell lung cancer (aNSCLC) receiving first-line (chemo-)immunotherapy
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ML-m are increasingly used in oncology for outcome prediction, mostly through classification algorithms. However, these approaches are suboptimal in terms of individual-level reliability and clinical applicability. Our aim is to develop TTE ML-m for survival in a real-world cohort of patients with aNSCLC.
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Contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- 108P Time-to-event (TTE) machine learning models (ML-m) for survival prediction in patients with advanced non-small cell lung cancer (aNSCLC) receiving first-line (chemo-)immunotherapy
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Institutions déclarées
IRCCS Ospedale San RaffaeleVita-Salute San Raffaele UniversityMaastricht UniversityVieCuri Medisch CentrumRadboud University NijmegenMáxima Medisch Centrum
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Sujets associés
Cancer Immunotherapy and BiomarkersRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingFerroptosis and cancer prognosis