Sammanfattning
Syöpäkasvainten molekyylitason profiloinnin tuottaman kliinisen tiedon määrä lisääntyy nopeasti. Täsmällisen käsityksen muodostaminen potilaan taudintilasta ja sen sovittaminen monimutkaisiin hoito- ja seurantaohjelmiin edellyttää suurten tietomassojen sujuvaa integraatiota ja koneellista päätöksenteon tukea. Eräänä ratkaisuna voidaan hyödyntää hajautettuun laskentaan perustuvia edistyneitä algoritmeja, mikä edellyttää yhteisiä kliinisiä tietomalleja ja ratkaisukeskeistä päätöksentekoa lupaprosessien osalta. Uudet teknologiat, kuten konenäköön perustuva kuva-analyysi ja tautiprosessin laaja-alainen ja jatkuva simulaatio tuovat sekä lisähaasteita että mahdollisuuksia yksilöllistetyn syövänhoidon toteutukseen.
| Originalspråk | finska |
|---|---|
| Tidskrift | Duodecim |
| Volym | 140 |
| Nummer | 2 |
| Sidor (från-till) | 158-164 |
| Antal sidor | 7 |
| ISSN | 0012-7183 |
| Status | Publicerad - 2024 |
| MoE-publikationstyp | A2 Granska artikel i en vetenskaplig tidskrift |
Bibliografisk information
Vertaisarvioitu. Teema : bioinformatiikka.Vetenskapsgrenar
- 3122 Cancersjukdomar