Couvre la détection rapide du cancer à l'aide de tableaux cantilever, la valeur clinique des diagnostics, les propriétés physiques dans le développement du cancer, et l'importance des niveaux HER2.
Explore la définition, la fréquence, la classification et les types de cancer, y compris les carcinomes, les sarcomes, les tumeurs malignes hématopoïétiques et les tumeurs neuroectodermiques.
Explore l'immunothérapie contre le cancer, les rôles du système immunitaire dans le cancer, les progrès récents et les concepts d'administration de médicaments à l'aide de nanoparticules et de polymères.
Explore le raisonnement causal dans les soins de santé, les lignes directrices ML, les changements d'ensemble de données, l'impact des biais et l'apprentissage multimodal.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
