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分析方法可以改善化疗组合
(HealthDay)——根据发表在《。管理科学》五月号上的一项研究,基于机器学习和优化的模型可以改进将在 III 期临床试验中测试的化疗方案,而不会改变毒性结果。
剑桥麻省理工学院的 Dimitris Bertsimas 博士及其同事开发了模型来预测临床试验的结果在运行之前测试联合化疗方案,并确定要在 II 期和 III 期试验中测试的联合化疗方案。开发这些模型的目的是为了提高 III 期试验中测试的治疗方案的质量。
研究人员建立了包含 414 项晚期胃癌临床试验的数据库。这被用来开发统计模型,可以获得 0.56 的样本外 R2 来预测中位总生存期,并获得 0.83 的曲线下样本外面积来预测高毒性的不可接受性。提出的模型使用机器学习和优化来建议 II 期和 III 期试验的治疗方案。使用两种技术来评估这些模型选择的方案的质量,并与当前临床实践中测试的方案进行比较。两种技术都表明,这些模型可以提高III期临床试验测试所选方案的功效,而不改变毒性结果。
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