基于 AI 的 PRO-CTCAE 症状选择，用于不良事件预测

这项研究探讨了使用人工智能来改进 PRO-CTCAE 症状的选择，从而可能提高临床试验中不良事件的预测能力。 关注不良事件概况表明其具有实际应用价值，并对患者安全和试验效率具有影响。

• •该论文探讨了使用 AI 自动选择 PRO-CTCAE 症状的方法。
• •这种自动化可以改善不良事件的识别和预测。
• •对先前不良事件概况的关注表明了一种数据驱动的方法。