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National Comprehensive Cancer Network
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深度学习模型使用CT和临床数据评估胰腺癌可切除性
研究人员开发了一个深度学习框架，使用多模态数据来评估胰腺癌的可切除性。该系统分析3D增强CT扫描和结构化临床信息，将患者分为三个国家综合癌症网络（NCCN）可切除性组。该模型利用Swin-UNETR骨干网络进行图像表示，并将其与临床数据融合，旨在提高胰腺导管腺癌手术规划的准确性和一致性。
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OncoAgent 使用双层 LLM 为肿瘤学决策提供私密支持
研究人员开发了 OncoAgent，这是一个开源的肿瘤学临床决策支持框架，优先考虑患者隐私。该系统利用双层 LLM 架构和多代理 LangGraph 设置，并包含一个四阶段检索增强生成 (RAG) 管道。它将查询路由到速度优化的 9B 参数模型或深度推理 27B 参数模型，这两个模型都使用 AMD 硬件在大量的肿瘤学病例数据上进行了微调。