Artigo

Deep learning em lâminas de melanoma inicial prediz risco além do estadiamento AJCC

Preprint, ainda sem revisão por pares. O estudo holandês D-ESMEL desenvolveu um fluxo de deep learning que extrai regiões de lâminas histológicas de melanomas em estágio inicial, com conjunto de descoberta (n=328) e validação em coorte caso-controle pareada por estágio (n=266). A hipótese é que a histopatologia traz informação prognóstica além do estadiamento AJCC. Importa porque 41% dos pacientes com metástase à distância foram diagnosticados inicialmente nos estágios I ou II.

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Deep learning em lâminas de melanoma inicial prediz risco além do estadiamento AJCC

Preprint, ainda sem revisão por pares. O estudo holandês D-ESMEL desenvolveu um fluxo de deep learning que extrai regiões de lâminas histológicas de melanomas em estágio inicial, com conjunto de descoberta (n=328) e validação em coorte caso-controle pareada por estágio (n=266). A hipótese é que a histopatologia traz informação prognóstica além do estadiamento AJCC. Importa porque 41% dos pacientes com metástase à distância foram diagnosticados inicialmente nos estágios I ou II.