Advanced Computational Framework for Predicting Multimodal Treatment Efficacy in Triple-Negative Breast Cancer
Keywords:
Triple-negative breast cancer, Computational model, Treatment efficacy prediction, Machine learning algorithms, Personalized medicine, Genomic data integration, Proteomic analyticsAbstract
The study develops a sophisticated computational model to enhance the prediction accuracy of multimodal treatment outcomes for triple-negative breast cancer (TNBC). Utilizing machine learning algorithms, the model integrates genomic, proteomic, and clinical data to offer real-time predictive analytics. Results indicate a substantial increase in prediction accuracy, supporting personalized treatment plans. This framework could revolutionize TNBC management by optimizing therapeutic strategies.
References
Бортный Н.А., Сиротников Е.Л., Бортная Т.Н. Нарушения гемодинамики у пациентов с инфарктом миокарда левого желудочка в разные стадии его ремоделирования по данным лучевых методов исследования // Russian Electronic Journal of Radiology. — 2012. — Том 2. — № 2 (Матер. VI Всерос. Нац. Конгресса лучевых диагностов и терапевтов «Радиология — 2012», 30 мая — 1 июня 2012, г. Москва). — С. 93-94
