Multimodal Deep Learning with Routine Clinical Data for Recurrence Risk Stratification in HR+/HER2- Early Breast Cancer - PubMed
12 days ago
- #Breast Cancer Prognosis
- #Clinical AI Integration
- #Multimodal Deep Learning
- 开发了MRRP模型，整合常规临床数据，用于HR+/HER2-早期乳腺癌的复发风险分层。
- 模型采用分层Transformer与交叉注意力机制，融合全切片图像、超声及结构化临床参数。
- 相较于单模态模型，在3年、5年和7年时间点实现了卓越性能（C指数=0.840）和稳健的AUC。
- 通过消融实验，强调了病理特征的重要性以及超声和临床数据的补充价值。
- 为缺失模态数据设计了可学习的补偿机制，以增强模型的鲁棒性。
- 提供了一个实用的AI工具，支持个性化治疗决策，无需依赖昂贵的多组学数据。