Використання багатоагентного навчання з підкріпленням з агентами архітектури кодера-декодера для визначення оптимального місця резекції у пацієнтів з мультиформною гліобластомою
Автори: Krishna Arun, Moinak Bhattachrya, Paras Goel
Опубліковано: 2025-12-07
Переглянути на arXiv →Анотація
Цей проект розробляє систему штучного інтелекту, що пропонує наскрізне рішення для допомоги лікарям у діагностиці та плануванні лікування мультиформної гліобластоми (GBM), найсмертоноснішого раку людини. Вона використовує багатоагентне навчання з підкріпленням для визначення оптимальних місць резекції, маючи на меті покращити нині низький показник п'ятирічної виживаності, який становить 5,1%.