诺奖应用 | NatMed | 基于43,688名患者数据 利用神经网络 开发预测肿瘤原发灶模型

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Basic Information 英文标题： Prediction of tumor origin in cancers of unknown primary origin with cytology-based deep learning 中文标题：基于细胞学深度学习预测未知原发灶癌症的肿瘤起源 发表日期：16 April 2024 文章类型：Article 所属期刊：Nature Medicine 文章作者：Fei Tian | Xiangchun Li 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-02915-w Abstract para 未知原发灶癌症（CUP）由于其隐匿性，给诊断带来了挑战。 许多CUP病例表现为胸膜和腹膜的浆液性积液。 利用来自四家三级医院的57,220例病例的细胞学图像，我们开发了一种基于细胞学组织学的深度学习方法（TORCH），可以识别恶性和预测胸水和腹水中的肿瘤起源。 我们在三个内部（n = 12,799）和两个外部（n = 14,538）测试集上检验了其性能。 在内部和外部测试集中，TORCH在癌症诊断方面的受试者工作特征曲线下面积（AUC）值范围为0.953 ………………………………