文献

J-GLOBAL ID：201702260045977396   整理番号：17A1772548

ACESO:子宮頚癌の解析:エビデンスに基づく治療最適化【Powered by NICT】

ACESO: Analysis of Cervical Cancer: An Evidence-Based Treatments Optimization

著者 (4件)： Katrakazas Panagiotis ,  Tarousi Marilena ,  Giokas Kostas ,  Koutsouris Dimitrios-Dionysios
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBMS  ページ： 332-336  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 子宮頚癌(CxCa)処理のための決定簡単な仕事ではない。生存,治療,毒性,品質患者の生活のだけでなく,患者の地理的位置,特定の医療資源へのアクセスを示すの観点から生じるいくつかの競合因子である。これらの因子の全ては,手術,化学療法,放射線療法を追求する究極的な決定において重要な役割を果たしている。著者らの目的は,ビッグデータ分析(BDA)プラットフォームを,既存の介入の効果に,より効果的な技術の発見に関連した不均一データの収集と解析を可能にする統合プラットフォームを開発することである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 地理学 ,  *治療法 ,  患者 ,  *最適化 ,  薬物療法 ,  毒性 ,  放射線療法 ,  *子宮頚部腫瘍 ,  品質
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  医療資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの放射線療法  (GE03034K) ,  腫ようの薬物療法  (GE03032C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 子宮頚癌 ,  解析 ,  エビデンス ,  治療 ,  最適化