2021
On Predicting Recurrence in Early Stage Non-small Cell Lung Cancer
MOHAMED, Sameh K., Brian WALSH, Mohan TIMILSINA, Maria TORRENTE, Fabio FRANCO et. al.Základní údaje
Originální název
On Predicting Recurrence in Early Stage Non-small Cell Lung Cancer
Autoři
MOHAMED, Sameh K., Brian WALSH, Mohan TIMILSINA, Maria TORRENTE, Fabio FRANCO, Mariano PROVENCIO, Adrianna JANIK, Luca COSTABELLO, Pasquale MINERVINI, Pontus STENETORP a Vít NOVÁČEK (203 Česká republika, garant, domácí)
Vydání
San Diego, Proceedings of AMIA 2021 Annual Symposium, od s. 853-862, 10 s. 2021
Nakladatel
AMIA
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Kód RIV
RIV/00216224:14330/21:00125683
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISSN
Klíčová slova anglicky
machine learning; lung cancer; relapse prediction
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 2. 1. 2023 10:10, doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD
Anotace
V originále
Early detection and mitigation of disease recurrence in non-small cell lung cancer (NSCLC) patients is a nontrivial problem that is typically addressed either by rather generic follow-up screening guidelines, self-reporting, simple nomograms, or by models that predict relapse risk in individual patients using statistical analysis of retrospective data. We posit that machine learning models trained on patient data can provide an alternative approach that allows for more efficient development of many complementary models at once, superior accuracy, less dependency on the data collection protocols and increased support for explainability of the predictions. In this preliminary study, we describe an experimental suite of various machine learning models applied on a patient cohort of 2442 early stage NSCLC patients. We discuss the promising results achieved, as well as the lessons we learned while developing this baseline for further, more advanced studies in this area.