研究人员调查了图神经网络（GNN）和其他模型在利用 CTPA 图像和病历进行肺栓塞（PE）风险分层方面的有效性。他们的发现表明，病历和心脏生物标志物是最重要的预测因子，而从 CTPA 图像中提取的血管生物标志物并未提高分层准确性。令人惊讶的是，即使将 GNN 应用于血管图，其表现也不如强大的表格基线模型，这表明血管图可能不包含 PE 风险分层的判别信息。 AI
影响 探讨了当前图神经网络在医学诊断中应用的局限性。
排序理由 学术论文，详细介绍了研究和研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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