SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-179195"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-179195" > Hybrid modelling fo...

  • Herrgårdh, TildaLinköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten (författare)

Hybrid modelling for stroke care : Review and suggestions of new approaches for risk assessment and simulation of scenarios

  • Artikel/kapitelEngelska2021

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier Science Ltd,2021
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-179195
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-179195URI
  • https://doi.org/10.1016/j.nicl.2021.102694DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:for swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Funding Agencies|Swedish research councilSwedish Research CouncilEuropean Commission [2018-05418, 2018-03319]; CENIIT [15.09]; Swedish foundation for strategic researchSwedish Foundation for Strategic Research [ITM17-0245]; SciLifeLab/KAW national COVID-19 research program [2020.0182]; Swedish Fund for Research without Animal Experiments; ELLIIT; H2020 [777107]
  • Stroke is an example of a complex and multi-factorial disease involving multiple organs, timescales, and disease mechanisms. To deal with this complexity, and to realize Precision Medicine of stroke, mathematical models are needed. Such approaches include: 1) machine learning, 2) bioinformatic network models, and 3) mechanistic models. Since these three approaches have complementary strengths and weaknesses, a hybrid modelling approach combining them would be the most beneficial. However, no concrete approach ready to be implemented for a specific disease has been presented to date. In this paper, we both review the strengths and weaknesses of the three approaches, and propose a roadmap for hybrid modelling in the case of stroke care. We focus on two main tasks needed for the clinical setting: a) For stroke risk calculation, we propose a new two-step approach, where non-linear mixed effects models and bioinformatic network models yield biomarkers which are used as input to a machine learning model and b) For simulation of care scenarios, we propose a new four-step approach, which revolves around iterations between simulations of the mechanistic models and imputations of non-modelled or non-measured variables. We illustrate and discuss the different approaches in the context of Precision Medicine for stroke.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Madai, Vince ICharite Univ Med Berlin, Germany; Birmingham City Univ, England (författare)
  • Kelleher, John D.Technol Univ Dublin, Ireland (författare)
  • Magnusson, RasmusLinköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten(Swepub:liu)rasma87 (författare)
  • Gustafsson, MikaLinköpings universitet,Bioinformatik,Tekniska fakulteten(Swepub:liu)mikgu75 (författare)
  • Milani, LiliUniv Tartu, Estonia (författare)
  • Gennemark, PeterLinköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,AstraZeneca, Sweden(Swepub:liu)petge96 (författare)
  • Cedersund, GunnarLinköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten(Swepub:liu)gunce57 (författare)
  • Linköpings universitetAvdelningen för medicinsk teknik (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:NeuroImage: Elsevier Science Ltd312213-1582

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy