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BRAF
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新的EB-VAE框架整合多模态数据以增强医学建模 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一个新框架，即多模态经验贝叶斯变分自编码器（EB-VAE），旨在整合多样化的数据源，以改进医学应用中的人群建模。该EB-VAE框架扩展了现有模型，以联合分析纵向肿瘤测量、退出信息和遗传协变量。该模型包含一个处理信息性退出的风险模型，并通过遗传条件先验适应来整合基因组数据，在涉及皮肤黑色瘤和乳腺癌的实验中显示出改进的预测性能。
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AI利用多模态学习预测GIST伊马替尼反应 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一个使用交叉注意力的多模态深度学习框架，用于预测胃肠道间质瘤（GISTs）患者对新辅助伊马替尼治疗的反应。该模型整合了计算机断层扫描（CT）影像和临床变量，取得了较高的内部性能（AUC高达0.99），但外部性能较为适中（AUC 0.60-0.63）。可解释性分析揭示了响应者和非响应者之间特征重要性存在显著差异，为治疗反应决定因素提供了见解。