Standard

Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных. / Шифон, Софья Андреевна (Author); Prikhod'ko, Sergey (Author); Евгенов, Илья Викторович (Author) et al.

Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Patent No.: 2025664447. Jun 04, 2025.

Research output: Patent › Software registration

Harvard

Шифон, СА, Prikhod'ko, S, Евгенов, ИВ, Гуляева, ЛФ & Сидоров, СВ Jun. 04 2025, Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных, Patent No. 2025664447. <https://new.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2025664447&TypeFile=html>

APA

Шифон, С. А., Prikhod'ko, S., Евгенов, И. В., Гуляева, Л. Ф., & Сидоров, С. В. (2025). Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных. (Patent No. 2025664447). Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности. https://new.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2025664447&TypeFile=html

Vancouver

Шифон СА, Prikhod'ko S, Евгенов ИВ, Гуляева ЛФ, Сидоров СВ, inventors. Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных. 2025664447. 2025 Jun 4.

Author

Шифон, Софья Андреевна (Author) ; Prikhod'ko, Sergey (Author) ; Евгенов, Илья Викторович (Author) et al. / Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных. Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Patent No.: 2025664447. Jun 04, 2025.

BibTeX

@misc{5819a55d64b646c3ac325df623d4519d,
title = "Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных",
abstract = "Программа предназначена для автоматизированной обработки клинических данных. Основным инструментом является градиентный бустинг CatBoost, оптимизированный для работы с несбалансированными данными; дополнительно использованы библиотеки pandas, NumPy, Scikit-learn. Модель обучается на комбинированных наборах данных, включающих клинические параметры и данные о проведенной терапии. Для оценки качества модели используются метрики AUC-ROC, F1-score и precision. Программа может быть адаптирована для анализа данных других видов рака с минимальными изменениями в архитектуре.",
author = "Шифон, {Софья Андреевна} and Sergey Prikhod'ko and Евгенов, {Илья Викторович} and Гуляева, {Людмила Федоровна} and Сидоров, {Сергей Васильевич}",
year = "2025",
month = jun,
day = "4",
language = "русский",
publisher = "Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности",
address = "Российская Федерация",
type = "Patent",
note = "2025664447",

}

RIS

TY - PAT

T1 - Система для определения вероятности достижения полного терапевтического ответа у пациентов с раком молочной железы на основе машинного анализа клинических параметров из баз данных

AU - Шифон, Софья Андреевна

AU - Prikhod'ko, Sergey

AU - Евгенов, Илья Викторович

AU - Гуляева, Людмила Федоровна

AU - Сидоров, Сергей Васильевич

PY - 2025/6/4

Y1 - 2025/6/4

N2 - Программа предназначена для автоматизированной обработки клинических данных. Основным инструментом является градиентный бустинг CatBoost, оптимизированный для работы с несбалансированными данными; дополнительно использованы библиотеки pandas, NumPy, Scikit-learn. Модель обучается на комбинированных наборах данных, включающих клинические параметры и данные о проведенной терапии. Для оценки качества модели используются метрики AUC-ROC, F1-score и precision. Программа может быть адаптирована для анализа данных других видов рака с минимальными изменениями в архитектуре.

AB - Программа предназначена для автоматизированной обработки клинических данных. Основным инструментом является градиентный бустинг CatBoost, оптимизированный для работы с несбалансированными данными; дополнительно использованы библиотеки pandas, NumPy, Scikit-learn. Модель обучается на комбинированных наборах данных, включающих клинические параметры и данные о проведенной терапии. Для оценки качества модели используются метрики AUC-ROC, F1-score и precision. Программа может быть адаптирована для анализа данных других видов рака с минимальными изменениями в архитектуре.

M3 - свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

M1 - 2025664447

Y2 - 2025/05/27

PB - Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности

ER -

ID: 67471166