基于多中心3637名患者数据研究，DeepGEM模型可高效预测基因突变

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编译：肿瘤资讯 来源：肿瘤资讯 为更好地实现肺癌精准诊疗，高效准确的驱动基因突变检测至关重要。传统的基因组检测对组织样本质量要求较高，且存在成本高、耗时长的问题，对资源匮乏地区的患者尤其不适用。2024年12月6日， The Lancet Oncology 上发表了一篇名为“Deep learning using histological images for gene mutation prediction in lung cancer: a multicentre retrospective study 1 ”的文章，介绍了深度学习在驱动基因突变检测中的应用。该研究旨在开发一种基于深度学习的人工智能方法（DeepGEM），作为一种高效、经济的选择，通过常规组织学切片预测肺癌驱动基因突变。【肿瘤资讯】特别整理其中精华信息，以飨读者。 这项多中心回顾性研究收集了在中国16家医院进行活检和多基因下一代测序（NGS）的肺癌患者数据，并纳入来自TCGA公开数据集的患者，最终采用了3637名 ………………………………