Niveau : Intermédiaire
【Présentateur】
Lily Sun, étudiante, Stanford OHS
Cindy Liang, Académie des mathématiques et des sciences du Texas
William Jin, Lycée Nord
[Résumé de l'annonce]
La sclérose latérale amyotrophique (SLA) est une maladie neurodégénérative qui affecte principalement les motoneurones supérieurs et inférieurs. Le diagnostic est basé sur diverses évaluations d'exactitude, mais il continue de prendre en moyenne 12 mois ou plus après l'apparition des symptômes. Par conséquent, le diagnostic précoce de la SLA est très important pour prolonger la survie et améliorer la qualité de vie.
Le but de cette présentation est d'utiliser l'exploration de modèles séquentiels et cSPADE pour observer des modèles de diagnostic fréquents et évaluer leur utilité dans la prédiction de la SLA.
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