Risultati della ricerca

[…] a al caso, in quanto le stringhe di prestazioni di questi individui non sono presenti nella matrice dei vettori. Questi casi vengono, invece, recuperati dall’algoritmo proposto, che sfrutta una rete LSTM per predire topografia e morfologia anche in assenza di corrispondenze esatte. Vedi Scarica Nella tabella 4 sono riportate le prestazioni del modello in termini di recall (sensibili […] […] tocolli radioterapici, nonché revisioni o aggiornamenti delle linee guida o regole di registrazione.L’uso dei percorsi clinici in linguaggio naturale (LN‑ PDTA), combinati con una rete neurale, consentirebbe, decidendo il comportamento da tenere a diverse soglie di affidabilità, di automatizzare una quota delle codifiche topo‑morfo, riducendo sensibilmente i tempi di lavora […] […] descrivono il percorso clinico di ciascun paziente oncologico. Obiettivi principali sono lo sviluppo e la validazione di un algoritmo basato su reti neurali ricorrenti di tipo long short-term memory (lstm) che, analizzando la stringa LN-PDTA generata per ciascun caso incidente, assegni automaticamente la combinazione topografia-morfologia. L’approccio affronta l’eterogeneità dei […]

[…] emed methodologically appropriate for the analysis of sequential data and for the management of long-term dependencies thanks to the gating mechanism (in particular the forget gate), which allows the retention and updating of information to be modulated over time.For each patient, as a first step, the LN-PDTA text was tokenised and encoded into numerical sequences using a vocabulary constructed fr […] […] semantic sequence of the care events that describe the clinical pathway of each cancer patient. The main objectives are the development and validation of an algorithm based on long short-term memory (lstm) recurrent neural networks which, by analysing the LN-PDTA string generated for each incident case, automatically assigns the topography-morphology combination. This approach tackles data heterog […]