Blood advances · 2021
A geno-clinical decision model for the diagnosis of myelodysplastic syndromes.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Radakovich Nathan, Meggendorfer Manja, Malcovati Luca, Hilton C Beau, Sekeres Mikkael A, Shreve Jacob, Rouphail Yazan, Walter Wencke, Hutter Stephan, Galli Anna, Pozzi Sara, Elena Chiara, Padron Eric, Savona Michael R, Gerds Aaron T, Mukherjee Sudipto, Nagata Yasunobu, Komrokji Rami S, Jha Babal K, Haferlach Claudia, Maciejewski Jaroslaw P, Haferlach Torsten, Nazha Aziz
Аннотация
The differential diagnosis of myeloid malignancies is challenging and subject to interobserver variability. We used clinical and next-generation sequencing (NGS) data to develop a machine learning model for the diagnosis of myeloid malignancies independent of bone marrow biopsy data based on a 3-institution, international cohort of patients. The model achieves high performance, with model interpretations indicating that it relies on factors similar to those used by clinicians. In addition, we describe associations between NGS findings and clinically important phenotypes and introduce the use of machine learning algorithms to elucidate clinicogenomic relationships.