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Accès ouvert déclaré 2026 conference-abstract

P601: Evaluation of AI-assisted variant prioritization from genomic data for diagnosing patients with rare disease

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5Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

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

Le résumé fourni par la source

With increasing demand for clinical genome-wide sequencing as a first-tier test for patients with rare disease, laboratories will need to optimize analysis workflows to maintain throughput and turn-around-times. Advances in artificial intelligence (AI) have facilitated automated variant prioritization, but clinical adoption requires robust real-world performance validation. Here, we present a detailed retrospective evaluation of an AI-assisted genomic interpretation model using a rigorously curated dataset from two Canadian diagnostic laboratories reporting clinical exomes and genomes for rare disease diagnosis.

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
P601: Evaluation of AI-assisted variant prioritization from genomic data for diagnosing patients with rare disease
Date Crossref
01/01/2026
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.

Les institutions déclarées

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

Les sujets associés

Genomics and Rare DiseasesHereditary Neurological DisordersGenetic Associations and Epidemiology

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