Modelo de aprendizagem profunda mostra-se eficaz na previsão da sobrevida em pacientes com metástases cerebrais múltiplas

Um modelo de aprendizagem profunda (deep learning) – usando um método de aprendizado de máquina (machine learning) para modelar relações não lineares entre preditores de imagem a nível de pixel e dados de sobrevida – foi eficaz na previsão da sobrevida em pacientes com múltiplas metástases cerebrais, relataram os pesquisadores.

O modelo superou modelos tradicionais de risco proporcional de Cox (Cox proportional hazard, CPH) com base em relações lineares entre fatores clínicos e sobrevida.

O Dr. Enoch Chang do Departamento de Radiologia Terapêutica da Yale School of Medicine, em New Haven, Connecticut, EUA, apresentou as novas descobertas na conferência virtual SNO 2020.

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