Enfoque de aprendizaje profundo para la gestión de quimioterapia: Predicción impulsada por IA de trayectorias de síntomas en el cuidado del cáncer
Autores: Finkelstein, Joseph; Smiley, Aref; Echeverria, Christina; Mooney, Kathi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Enfoque de aprendizaje profundo para la gestión de quimioterapia: Predicción impulsada por IA de trayectorias de síntomas en el cuidado del cáncer
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Estudio
Escalada de síntomas
Pacientes de quimioterapia
Redes LSTM
CNNs
Predicción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio presenta un método avanzado para predecir la escalada de síntomas en pacientes de quimioterapia utilizando redes Long Short-Term Memory (LSTM) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). La predicción precisa de la escalada de síntomas es fundamental en el cuidado del cáncer para permitir intervenciones oportunas y mejorar la gestión de síntomas para mejorar la calidad de vida de los pacientes durante el tratamiento.
Descripción
Este estudio presenta un método avanzado para predecir la escalada de síntomas en pacientes de quimioterapia utilizando redes Long Short-Term Memory (LSTM) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). La predicción precisa de la escalada de síntomas es fundamental en el cuidado del cáncer para permitir intervenciones oportunas y mejorar la gestión de síntomas para mejorar la calidad de vida de los pacientes durante el tratamiento.