Using Dynamic Models to Inform Treatment and Prognosis in AML
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Using Dynamic Models to Inform Treatment and Prognosis in AML
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How can we better predict progression and outcomes in a disease where treatment decisions must be made in days, sometimes hours? In this episode of Cancer Advances, Moaath Mustafa Ali, MD, MPH, discusses emerging longitudinal and evolutionary modeling approaches that integrate clinical, genomic and treatment data over time to improve risk stratification in acute myeloid leukemia. Learn how these models may support earlier, more informed decisions around therapy selection, relapse risk and long-term management.
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