nature medicine！使用多模态深度学习预测子宫内膜癌复发风险

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最近有小伙伴反映收不到推送，因为公众号改了推送算法，现在需要加星标，多点赞、点在看，才能准时收到推送哦。 导语：预测子宫内膜癌 (EC) 的远处复发对于个性化辅助治疗至关重要。目前病理和分子分析相结合的黄金标准成本高昂，阻碍了实施。   作图丫不仅文章解读的好， 课题做得也出色， 已与 国内多家知名医院的老师 和名牌大学实验室达成合作。 欢迎有生信分析需求的老师垂询， 公共 数据库数据挖掘或 自测数据分析均可。 欢迎长期合作 联系请扫描下方二维码 背景介绍 今天小编为大家带来的这篇文章，作者开发了 HECTOR（基于组织病理学的子宫内膜癌定制结果风险），这是一种多模态深度学习预后模型。文章发表在《nature medicine》上，文章题目为：Prediction of recurrence risk in endometrial cancer with multimodal deep learning。 研究设计 本研究 ………………………………