Optimization of clinical risk-factor interpretation and radiological findings with machine learning for PIRADS category 3 patients.

Aussavavirojekul, Pubordee; Hoonlor, Apirak; Srinualnad, Sittiporn

Aussavavirojekul, Pubordee; Hoonlor, Apirak; Srinualnad, Sittiporn.

Afiliação

Aussavavirojekul P; Division of Urology, Department of Surgery, Faculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol University, Bangkok, Thailand.
Hoonlor A; Computer Science Academic Group, Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Bangkok, Thailand.
Srinualnad S; Division of Urology, Department of Surgery, Faculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol University, Bangkok, Thailand.

Prostate ; 82(2): 235-244, 2022 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34783053

Assuntos

Biópsia Guiada por Imagem/métodos; Aprendizado de Máquina; Próstata; Neoplasias da Próstata; Projetos de Pesquisa/normas; Medição de Risco; Idoso; Humanos; Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Masculino; Próstata/diagnóstico por imagem; Próstata/patologia; Antígeno Prostático Específico/análise; Neoplasias da Próstata/sangue; Neoplasias da Próstata/diagnóstico; Neoplasias da Próstata/patologia; Registros Públicos de Dados de Cuidados de Saúde; Melhoria de Qualidade; Medição de Risco/métodos; Medição de Risco/normas; Sensibilidade e Especificidade; Ultrassonografia de Intervenção/métodos; Procedimentos Desnecessários

Palavras-chave

PIRADS 3; XGBoost; machine learning; prostate cancer

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Próstata / Neoplasias da Próstata / Projetos de Pesquisa / Medição de Risco / Biópsia Guiada por Imagem / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Aged / Humans / Male Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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