این کتاب مدلسازی پیامد در سرطان را از دیدگاه دادهمحور بررسی میکند تا درک بهتری از پاسخ درمانی پیچیده، هدایت طراحی آزمایشهای بالینی پیشرفته، و کمک به مراقبت شخصی از بیمار و بهبود کیفیت زندگی آنها را امکانپذیر سازد. این شامل پوششی از منابع داده مربوطه در دسترس برای ساخت مدل (پانومیک)، از منابع بالینی یا پیش بالینی گرفته تا ویژگیهای اساسی بیمار و درمان، تصویربرداری پزشکی (رادیولوژی) و بیومارکرهای مولکولی مانند موارد مرتبط با ژنومیک، پروتئومیکس و متابولیسم است. همچنین شامل بحث در مورد روش های مختلف برای ساخت مدل های پیش بینی با استفاده از رویکردهای تحلیلی و داده محور است.
این کتاب در درجه اول به عنوان یک راهنمای یادگیری برای تازه واردان به مدل سازی نتایج در نظر گرفته شده است، زیرا شامل دستور العمل های عمیق در مورد هنر مدل سازی و ارائه راهنمایی های فراوان است. چگونه می توان چنین مدل هایی را به واقعیت نزدیک کرد.پزشک و زیست شناس برای درمان بالینی. این کتاب همچنین برای پزشکان باتجربه به عنوان مرجعی در مورد جنبه های مختلف مدل سازی نتیجه و کاربردهای فعلی آنها ارزشمند خواهد بود.
ویژگی ها:
- از بالا به پایین را پوشش می دهد که از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، آمار، یادگیری ماشین و از پایین به بالا با استفاده از اصول اول و تکنیکهای چند مقیاسی، از جمله شبیهسازیهای عددی مبتنی بر تکنیکهای مونت کارلو و خودکارها
- نمای کلی از ابزارها و منابع نرمافزاری موجود برای توسعه و ارزیابی مدلهای نتیجه را ارائه میدهد، و شامل مثالهای عملی مفصل در سراسر کشور است. li>
- انواع برنامه های کاربردی محبوب را برای مدل سازی نتایج در مقیاس در زمینه های مختلف ارائه می دهد: برنامه ریزی درمان در رادیوتراپی، شیمی درمانی و ایمونوتراپی، کاربردهای کاربردی و مبتنی بر نشانگرهای زیستی، مدل سازی ذرات درمانی، جراحی انکولوژیک، طراحی کارآزمایی بالینی تطبیقی و SMART li>