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Desarrollo de un sistema de soporte a la decisión clínica basado modelos de predicción de respuesta al tratamiento con infliximab, vedolizumab, ustekinumab y adalimumab a medio y largo plazo plazo (52 y 104 semanas principalmente) con la información clínica del paciente, previa al inicio del tratamiento biológico y de las primeras semanas de este (26 y 52 semanas).
Esto podría ayudar al personal sanitario a una adecuada gestión de recursos en estos enfermos y una mejora en el manejo y control de la enfermedad.
La obra de tipo Software ha sido registrada por la Oficina de Transferencia de Tecnología del Sistema Sanitario Público de Andalucía (OTT-SSPA) donde se identifica por el código FISEVI-24018.
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Title Modelos de Machine Learning en la predicción de la remisión clínica a medio-largo plazo en pacientes con enfermedad de Crohn y colitis ulcerosa tratados con adalimumab, infliximab, vedolizumab y ustekinumab.
Desarrollo de un sistema de soporte a la decisión clínica basado modelos de predicción de respuesta al tratamiento con infliximab, vedolizumab, ustekinumab y adalimumab a medio y largo plazo plazo (52 y 104 semanas principalmente) con la información clínica del paciente, previa al inicio del tratamiento biológico y de las primeras semanas de este (26 y 52 semanas).
Esto podría ayudar al personal sanitario a una adecuada gestión de recursos en estos enfermos y una mejora en el manejo y control de la enfermedad.
La obra de tipo Software ha sido registrada por la Oficina de Transferencia de Tecnología del Sistema Sanitario Público de Andalucía (OTT-SSPA) donde se identifica por el código FISEVI-24018.
Work type Software and Database designs
Tags ustekinumab., universidad de sevilla, inflammatory bowel disease, fundación pública andaluza progreso y salud, vedolizumab, biologics, biológicos, machine learning, ustekinumab. key words: machine learning, servicio andaluz de salud, enfermedad inflamatoria intestinal
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Identifier 2412270482437
Entry date Dec 27, 2024, 12:33 PM UTC
License All rights reserved
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Explotación 50.00 %. Holder SERVICIO ANDALUZ DE SALUD. Date Dec 27, 2024.
Explotación 40.00 %. Holder Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud. Date Dec 27, 2024.
Explotación 10.00 %. Holder UNIVERSIDAD DE SEVILLA. Date Dec 27, 2024.
Author 20.00 %. Holder FEDERICO ARGÜELLES ARIAS - 28923609M. Date Dec 27, 2024.
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Author 20.00 %. Holder JAIME CORDERO RAMOS - 28841369J. Date Dec 27, 2024.
Author 20.00 %. Holder CARMEN VIAS PARRADO - 15444946D. Date Dec 27, 2024.
Author 20.00 %. Holder JUAN LUIS GONZALEZ RODRIGUEZ - 44247225D. Date Dec 27, 2024.
Information available at https://www.safecreative.org/work/2412270482437-modelos-de-machine-learning-en-la-prediccion-de-la-remision-clinica-a-medio-largo-plazo-en-pacientes-con-enfermedad-de-crohn-y-colitis-ulcerosa-tratados-con-adalimumab-infliximab-vedolizumab-y-ustekinumab-
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