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实体 Léon-Bérard Center

Léon-Bérard Center

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  1. TOOL · CL_208551 ·

    新的MultiSigBERT模型通过多模态数据增强肿瘤学生存预测

    研究人员开发了MultiSigBERT，一个用于肿瘤学多模态序列生存建模的新框架。该方法整合了异构数据源，包括叙述性临床报告和结构化患者数据，以改进生存预测。通过利用路径签名表示和LASSO正则化的Cox模型，MultiSigBERT能够捕捉跨模态的复杂时间交互，在真实肿瘤学队列中达到了0.743的一致性指数。