主要观点总结
本文介绍了一篇关于多模态深度学习在乳腺癌预后预测中的研究的文章。该研究结合多种类型的数据，包括临床数据、基因表达数据、蛋白质组学数据和成像数据，提高了预后预测的准确性和鲁棒性。文章详细介绍了研究的方法、结果和模型评估。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
多模态深度学习具有处理和整合多种类型信息的优势，尤其在生物信息学领域得到广泛应用。该研究旨在通过结合不同类型的生物医学数据，提高乳腺癌患者预后预测的准确性和鲁棒性。
关键观点2: 文章的主要内容及结果
研究从TCGA和中山大学中山纪念医院收集了乳腺癌患者的病理影像、基因和临床数据，开发了一个基于深度学习的多模态模型（DeepClinMed-PGM）以预测患者DFS。研究观察到了该模型在训练队列、内部验证队列和外部测试队列都表现出良好的预测效能。
关键观点3: 模型开发流程
研究整合了患者病理及基因分子、临床数据，基于深度机器学习开发了多模态预后预测模型DeepClinMed-PGM。该模型通过整合多模态数据和临床信息，提高了预测的准确性。
关键观点4: 模型结果分析与可视化
研究对模型结果进行了深入的分析和可视化，包括差异表达基因的分析、GO及KEGG富集分析、免疫细胞浸润差异以及病理热图展示等。
关键观点5: 多模态模型评估
研究对构建的多模态模型进行了全面的评估，包括临床特征的预测作用、免疫浸润分析以及不同风险人群的分子特征等。
文章预览
多模态深度学习具有处理和整合多种类型信息的优势，特别是在预测患者预后方面能够结合不同类型的生物医学数据，如临床数据、基因表达数据、蛋白质组学数据、成像数据等，进而提高预后预测的准确性和鲁棒性。 因此，这一领域得到了快速发展，并成为当前生信分析中备受关注的热门领域。小编今天就和大家分享一篇 今年6月 发表在 Precision Clinical Medicine（5.1/Q1） 杂志上题为“ Deep learning-based multi-modal data integration enhancing breast cancer disease-free survival prediction ”基于多模态深度机器学习术前预测乳腺癌患者无病生存期（DFS）的文章。 添加微信 精彩推送不错过 一．文章摘要 研究从TCGA和中山大学中山纪念医院（SYSMH）收集了乳腺癌患者的病理影像、基因和临床数据，开发了一个基于深度学习的多模态模型（DeepClinMed-PGM）以预测患者DFS。 结果研究
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