本发明的实施方案一般涉及测量生物标志物(例如肿瘤抗原)并收集来自患者的临床参数的非侵入性方法和测试，以及计算机执行的机器学习方法、装置、系统和计算机可读介质，用于评估相对于患者群体或组群患病的可能性。在一个实施方案中，基于来自回顾性数据...

本发明的实施方案一般涉及测量生物标志物(例如肿瘤抗原)、临床参数的非侵入性的方法和诊断测试和计算机实现的机器学习方法、装置、系统和计算机可读介质，用于评估相对于患者群体或群组群体，具有放射线照相明显肺结节的患者相比于良性是恶性的可能性。...

本发明的实施方案一般涉及测量生物标志物(例如肿瘤抗原)并收集来自患者的临床参数的非侵入性方法和测试，以及计算机执行的机器学习方法、装置、系统和计算机可读介质，用于评估相对于患者群体或组群患病的可能性。在一个实施方案中，基于来自回顾性数据...

本文公开了分类器模型、计算机实现的系统、机器学习系统及其方法，以用于将无症状患者分类为患有或发展癌症的风险类别和/或将患有或发展癌症的风险增加的患者分类为基于器官系统的恶性肿瘤类成员和/或分类为特定癌症类成员。类成员。类成员。

本文公开了分类器模型、计算机实现的系统、机器学习系统及其方法，以用于将无症状患者分类为患有或患上癌症的风险类别和/或将患有或患上癌症的风险增加的患者分类为基于器官系统的恶性肿瘤类成员和/或分类为特定癌症类成员。

本发明的实施方案一般涉及测量生物标志物(例如肿瘤抗原)、临床参数的非侵入性的方法和诊断测试和计算机实现的机器学习方法、装置、系统和计算机可读介质，用于评估相对于患者群体或群组群体，具有放射线照相明显肺结节的患者相比于良性是恶性的可能性。...

本发明的实施方案一般涉及测量生物标志物(例如肿瘤抗原)并收集来自患者的临床参数的非侵入性方法和测试，以及计算机执行的机器学习方法、装置、系统和计算机可读介质，用于评估相对于患者群体或组群患病的可能性。在一个实施方案中，基于来自回顾性数据...