02
BEFORE / AFTER
기존 기술과 무엇이 달라졌나?
이 연구는 진행성 비소세포 폐암 환자의 간 전이를 예측하기 위한 머신러닝 모델을 개발했으며, 혈액 검사 결과와 기타 임상 데이터를 사용하여 고위험 환자를 식별했습니다.
이 연구는 비소세포 폐암(NCSLC)에서 간 전이의 공유 예측 요인을 식별하기 위해 여러 알고리즘을 결합한 새로운 머신러닝 접근법을 제시합니다. 이는 조기 위험 분류를 개선할 수 있습니다.
03
상용화 Watch
논문 발표 시점에 확인된 상용화 신호
발표 시점 신호 점수44/100
이 수치는 성공 확률이나 투자 의견이 아닙니다. 논문 발표 당시 공개된 근거로 후속 추적 우선순위를 정한 값입니다.
확인된 근거 · 1
cancer (NSCLC), and early identification of high-risk patients has direct implications for clinical management. We retrospectively enrolled 849 patients with
Abstract ↗- 시제품·장치 구현 근거 미확인
- 제조·규모 확장 근거 미확인
현재 추적 위치2026-08-28 · 논문 발표
후속 특허·기업·임상·생산 사건은 확인된 뒤 별도로 추가됩니다.
특허 확인 상태: 아직 확인하지 않음04 · REALITY CHECK
현재 기술 단계: 상용화 근접
논문에 나타난 실험·시제품·실사용 근거를 기준으로 현재 위치를 보여줍니다.
현재 단계상용화 근접
1기초 연구2실험 검증3시제품4실증 시험5상용화 근접
05
REMAINING CHALLENGES
아직 해결해야 할 문제
실제 환경의 반복 검증, 제조 가능성, 비용과 장기 안정성을 후속 연구에서 확인해야 합니다.
06
INDUSTRY OPPORTUNITY
이 기술이 성공한다면 어디가 바뀔까?
이 모델은 간 전이에 대한 고위험 환자를 조기에 식별하는 데 도움을 주어 더 개인화된 치료 전략과 모니터링을 가능하게 할 수 있습니다.
이 기술 계속 지켜보기
새 논문·특허·기업 참여·실증·제품화가 확인되면 변화 기록에서 다시 확인할 수 있습니다.
09 · EVIDENCE & SOURCES