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1621-深度学习胃癌术后早期复发预测的多模态数字病理模型

这篇文章介绍了一种名为 RSA 的多模态深度学习模型,旨在更精准地预测局部进展期胃癌患者的手术后早期复发风险。研究者通过整合常规病理切片中的数字特征与传统临床指标,克服了现有分期系统无法体现生物学异质性的局限。该模型在涵盖数千名患者的多中心回顾性队列及前瞻性临床试验中均表现出卓越的预测效能和稳定性。此外,通过转录组测序分析,研究揭示了低风险组具有更强的免疫激活特征,为胃癌的精准随访和免疫治疗策略提供了科学依据。该成果标志着人工智能辅助诊断在外科肿瘤学和精准医学领域的进一步应用。

References:

Ding P, Chen S, Guo H, et al. A deep learning–based digital biopsy for predicting early recurrence in gastric cancer[J]. Nature Communications, 2026.

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