人工知能
AIによる予後予測: 適応型EEGSurvNetが日常の脳波データから発作のタイミングを正確に予測
研究者たちは、日常の脳波（EEG）を解析して2年間の発作リスクを予測する深層生存モデルEEGSurvNetを開発しました。臨床モデルを上回る性能を示し、2ヶ月時点でAUC 0.80を達成。また、臨床的に正常と判断された脳波でも高い効果を発揮しました。
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研究者たちは、日常の脳波（EEG）を解析して2年間の発作リスクを予測する深層生存モデルEEGSurvNetを開発しました。臨床モデルを上回る性能を示し、2ヶ月時点でAUC 0.80を達成。また、臨床的に正常と判断された脳波でも高い効果を発揮しました。
21のメタアナリシス（16万人の患者を対象）を対象とした総括レビューにより、前立腺放射線療法と転移対向療法が寡転移性前立腺がんの生存率向上と進行抑制に寄与することが確認され、新しい多モーダル治療基準が確立されました。
