Hernández-Boluda 博士谈用于识别和分层骨髓纤维化移植风险的 EBMT 机器学习模型

快速阅读: 《OncLive直播》消息，巴伦西亚临床医院的胡安·卡洛斯博士探讨了基于EBMT的机器学习模型，用于识别和分级骨髓纤维化移植风险。该模型通过整合临床数据提供精准风险评估，有助于个性化治疗和改善患者预后。这一成果获业界认可，并将继续优化以惠及更多患者。

在巴伦西亚临床医院，血液学和医学肿瘤科的主治医生胡安·卡洛斯·埃尔南德斯-博卢达博士（医学博士，哲学博士）探讨了一种基于欧洲骨髓移植学会（EBMT）的机器学习模型。该模型旨在识别骨髓纤维化患者，并对其移植风险进行分级。

胡安·卡洛斯博士提到：“这一模型通过整合大量临床数据，利用先进的算法技术，为医生提供了更加精准的风险评估工具。这不仅有助于提高治疗效率，还能够显著改善患者的预后。”

“通过机器学习模型，我们可以更早地发现潜在的高风险患者，从而制定更为个性化的治疗方案。”他补充道，“这项技术的应用标志着骨髓纤维化领域的重大突破，为全球医疗行业树立了新的标杆。”

这一创新性成果得到了业界广泛认可，也为未来更多类似研究奠定了坚实基础。胡安·卡洛斯博士及其团队正致力于进一步优化模型性能，以期在未来惠及更多患者群体。

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