Prédiction du tissu d'origine dans les cancers de primitifs inconnus
ConfAI
16/09/2025 | 11h40 - 12h30 | Orange Business
Informations
Nous avons développé un nouveau modèle de classification hiérarchique et interprétable pour analyser des données RNA-seq. Ce modèle a été formé sur plus de 20 000 échantillons de tumeurs et de tissus normaux et a été testé avec différentes méthodes d'apprentissage automatique pour identifier les types de tumeurs à plusieurs niveaux. Pour assurer une utilisation clinique efficace, nous avons intégré SHAP, qui aide à comprendre les facteurs moléculaires influençant les prédictions. Ce modèle a été validé sur plusieurs groupes de patients atteints de métastases, montrant des améliorations par rapport aux modèles précédents et renforçant la fiabilité des diagnostics et des traitements pour les cancers d'origine inconnue (CUP).
