CareLit Fachartikel

Machine learning to predict the individual Risk of Treatment-relevant Toxicity for Breast Cancer Patients undergoing Neoadjuvant Systemic Treatment

L. Cai, T. M. Duetsch, C. Sidey-Gibbons, M. Kobel, F. Riedel, K. Smetanay, C. Fremd, L. Michel, M. Golatta, J. Heil, A. Schneeweiss, A. Pfob · Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie · 2024 · Heft 02 · S. e5

Dokument
905911
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie
Autor:innen
L. Cai, T. M. Duetsch, C. Sidey-Gibbons, M. Kobel, F. Riedel, K. Smetanay, C. Fremd, L. Michel, M. Golatta, J. Heil, A. Schneeweiss, A. Pfob
Ausgabe
Heft 02 / 2024
Jahrgang 21
Seiten
e5
Erschienen: 2024-06-01 00:00:00
ISSN
1611-6453
DOI
10.1055/s-0044-1786077

Zusammenfassung

Zu diesem Beitrag liegt in CareLit aktuell kein Abstract vor.

Schlagworte

Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie