Sviluppo di un framework basato su architettura transformer per l’analisi di sopravvivenza di pazienti con epatocarcinoma mediante dati clinici longitudinali

Thesis Proposal Details

Supervisor: Enrico Longato

Creation Date: 13/07/2026 10:16

Description

L’obiettivo della tesi è lo sviluppo di un modello prognostico per pazienti affetti da epatocarcinoma, basato su un framework di analisi di sopravvivenza che si fonda sull’architettura Transformer. Il modello mira a stimare la probabilità di sopravvivenza del paziente, integrando nel processo predittivo l’intera storia clinica longitudinale.

Dataset and methods

Dataset type: Already acquired data

Dataset description: Dataset longitudinale dello studio ITA.LI.CA. (Italian Liver Cancer), contenente dati relativi a pazienti affetti da epatocarcinoma. Il database include informazioni demografiche, anamnestiche, risultati degli esami di laboratorio, trattamenti effettuati, terapie farmacologiche e follow-up clinico.

List of Methods: Deep learning, Transformer, Programmazione in Python

Preparatory Courses

Metodi Statistici per la Bioingegneria

Tags
analisi di sopravvivenza deep learning epatocarcinoma modelli predittivi transformer
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