Predire la risposta di trattamento alle terapie immagine-guida utilizzando Machine Learning: un esempio per Trans-arteriosa trattamento dell'epatocarcinoma

Le terapie intra-arteriose sono lo standard di cura per pazienti con carcinoma epatocellulare che non può subire la resezione chirurgica. Viene proposto un metodo per predire la risposta a queste terapie. La tecnica utilizza informazioni demografiche, formazione immagine e cliniche pre-procedurale per addestrare modelli di apprendimento macchina in grado di predire la risposta prima del trattamento.