<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>Survie</title>
    <link>https://aleph.edinum.org:443/11185</link>
    <description>Entrées d’index</description>
    <language>fr</language>
    <ttl>0</ttl>
    <item>
      <title>A Review of Cancer Susceptibility, Diagnosis, and Survivability Systems Using Machine Learning</title>
      <link>https://aleph.edinum.org:443/11178</link>
      <description>Cancer originates in specialized cells of the body, which regulate many essential functions across various organs. Traditional methods often struggle with cancer diagnosis. However, several studies have shown the potential of Artificial Intelligence (AI) in enhancing cancer diagnosis and prevention. This study introduces machine learning models employed to address critical phases in the lifecycle of cancer. Additionally, it discusses the strengths and limitations of these models. Le cancer prend naissance dans des cellules spécialisées du corps, qui régulent de nombreuses fonctions essentielles à travers différents organes. Les méthodes traditionnelles éprouvent souvent des difficultés dans le diagnostic du cancer. Cependant, plusieurs études ont montré le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer le diagnostic et la prévention du cancer. Cette étude présente des modèles d’apprentissage automatique utilisés pour aborder les phases critiques du cycle de vie du cancer. De plus, elle examine les forces et les limites de ces modèles. </description>
      <pubDate>sam., 23 mars 2024 12:08:19 +0100</pubDate>
      <lastBuildDate>sam., 23 mars 2024 12:15:47 +0100</lastBuildDate>
      <guid isPermaLink="true">https://aleph.edinum.org:443/11178</guid>
    </item>
  </channel>
</rss>