IXThinker·2025-05-16 00:30

機器學習模型預測肺癌患者生存期

研究人員提出通用機器學習框架GEMS（圖編碼混合生存模型），從真實世界電子健康記錄中識別具有一致生存結果的預測性亞表型，為個性化治療與精準醫療提供支持。

治療異質性難題

預測治療反應是真實世界應用的重要課題，但患者反應的異質性令建模困難重重。既有無監督方法透過聚類相似電子健康記錄緩解問題，卻難以保證組內結果一致。