Двухэтапная модель прогнозирования, объединяющая базовые факторы риска с послеоперационными воспалительными траекториями, повышает точность раннего выявления несостоятельности анастомоза у пациентов после радикальных операций по поводу рака прямой кишки — AUC увеличилась с 0,825 до 0,889.

Исследователи разработали интегрированные прогностические номограммы для колоректального рака, используя пересечение результатов трех алгоритмов машинного обучения и впервые объединив клинические, патологические, серологические и демографические факторы.

Исследователи разработали модель на основе электронных медицинских карт для выявления пациентов с метастатическим раком молочной железы с высоким риском смерти в ближайшие 30-90 дней. Модель показала точность предсказания 72-83% и AUC 0,81 во внутренней валидации.

Исследователи разработали клинически применимую модель прогнозирования риска метастазов в головной мозг у пациентов с опухолями ЖКТ. Анализ 14,863 пациентов показал 15-летнюю кумулятивную частоту метастазов в головной мозг 1.89% с медианой общей выживаемости после их развития 3.7 месяца.

Исследователи разработали и валидировали номограммы для прогнозирования общей выживаемости и рецидивов у пациентов с протоковой аденокарциномой поджелудочной железы после первичной резекции. Модели продемонстрировали высокую дискриминационную способность с AUC 0.780 и 0.732 соответственно.

Исследование выявило прогностическую модель на основе генов PANоптоза для светлоклеточного почечноклеточного рака и механизм действия гельзолина через жидко-жидкостное фазовое разделение.

Международное исследование с участием 2092 пациентов с ОМЛ продемонстрировало, что новая прогностическая модель PRISM, интегрирующая 17 клинических и геномных переменных, значительно превосходит стандартный 4-генный классификатор в стратификации риска при терапии HMA+венетоклакс.

Исследователи разработали CIRI2-CLL — динамическую прогностическую модель, включающую данные МОБ на различных временных точках после таргетной терапии ХЛЛ ограниченной продолжительности, которая превосходит традиционные индексы в предсказании выживаемости без прогрессирования на 14-37%.

Разработана и валидирована первая клиническая модель риска для прогнозирования неотложных медицинских событий у пациентов 15-39 лет в раннем посттерапевтическом периоде. Модель достигла AUC 0,76 и может быть интегрирована в электронные медицинские карты для раннего выявления пациентов высокого риска.

Датская модель прогнозирования исходов при плоскоклеточном раке головы и шеи успешно валидирована в австралийской популяции с демонстрацией стабильной производительности (AUC 0.66-0.73) и применимости у пожилых пациентов ≥70 лет.