Individuelle Vorgangsdaten senken Fehlalarme bei Krebsrisikovorhersagen
Ein neues Machine‑Learning‑Framework nutzt den zeitlichen Kontext von Patientenbesuchen, um die Genauigkeit von Gesundheitsüberwachungen zu erhöhen. Das System bewertet zunächst das Krankheitsrisiko anhand der aktuellsten Untersuchungsdaten und verfeinert die Einschätzung anschließend mit Informationen aus früheren Bildgebungen und Biomarkern.
