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在乳腺癌治療領域，準確預測新輔助化療（NAC）的病理完全緩解（pCR）對治療決策意義重大。這篇發(fā)表于Science Advances的論文，聚焦于利用醫(yī)學AI技術解決該問題，開發(fā)了多模態(tài)集成全自動管道系統(tǒng)（MIFAPS）。

研究團隊整合了預處理磁共振成像（MRI）、全切片圖像（WSI）和臨床風險因素數(shù)據(jù)，構建了MIFAPS。

研究納入1004例患者數(shù)據(jù)，涵蓋回顧性和前瞻性研究。MIFAPS在多個測試集中展現(xiàn)出卓越性能，其AUC在合并外部測試集和前瞻性測試集分別達到0.882和0.909，顯著超越單模態(tài)模型。

通過模型可視化和生物學基礎探索發(fā)現(xiàn)，高深度學習分數(shù)與免疫相關通路以及腫瘤微環(huán)境中抗腫瘤細胞的促進有關。

從醫(yī)學AI研究角度看，該研究為乳腺癌pCR預測提供了新方向。自動化圖像分割減少人為干擾，多網(wǎng)絡集成發(fā)揮優(yōu)勢提升預測效果。

不過，研究也存在樣本量不足、模型泛化性有待提高等問題。這為后續(xù)研究提供了思路，如擴大樣本規(guī)模、優(yōu)化模型融合方式，從而推動醫(yī)學AI在乳腺癌治療預測中的進一步發(fā)展與應用。

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