Modellazione e ottimizzazione delle sequenze terapeutiche nell’epatocarcinoma mediante Markov Decision Process

Thesis Proposal Details

Supervisor: Enrico Longato

Creation Date: 13/07/2026 10:21

Description

L’obiettivo della tesi è sviluppare un modello basato su Markov Decision Process (MDP) per rappresentare il percorso terapeutico dei pazienti affetti da epatocarcinoma e supportare la scelta della strategia terapeutica nelle diverse fasi della malattia, utilizzando dati clinici longitudinali.

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: Markov Decision Processes (MDP), Reinforcement learning, Programmazione in Python

Preparatory Courses

Metodi Statistici per la Bioingegneria Machine Learning for Bioengineering

Tags
Markov Decision Processes deep learning epatocarcinoma reinforcement learning sequenza terapeutica
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