35P Non-invasive detection and prediction of esophageal varices and liver decompensation events in AtezoBev-treated HCC patients through machine and foundation-model deep learning
Rattachement africain : de, it, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Portal hypertension negatively impacts HCC outcomes, especially under Atezolizumab-Bevacizumab (AtezoBev), due to increased liver decompensation events (LDEs). We aimed to develop non-invasive clinical and contrast-enhanced CT (CECT)-based models using machine learning (ML) and deep learning (DL) to predict esophageal varices (EV) and LDEs in Atezo-Bev-treated cirrhotic HCC patients.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- 35P Non-invasive detection and prediction of esophageal varices and liver decompensation events in AtezoBev-treated HCC patients through machine and foundation-model deep learning
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Les institutions déclarées
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