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National Lung Screening Trial
National Lung Screening Trial
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AI框架增强CT扫描心血管风险评估
研究人员开发了一种新颖的可解释跨疾病推理框架，用于使用低剂量计算机断层扫描（LDCT）评估心血管风险。该框架通过提取肺部影像学发现、整合医学知识以理解跨器官机制，并生成带有自然语言解释的心血管预测，从而整合了肺部和心脏健康评估。该系统在国家肺癌筛查试验队列上进行了测试，在心血管疾病（CVD）筛查中取得了0.919的AUC，在CVD死亡率预测中取得了0.838的AUC，超过了现有基线，并展示了一种可审计的风险评估方法。
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贝叶斯神经网络预测肺肿瘤生长并进行不确定性评估
研究人员开发了一种贝叶斯物理信息神经网络，用于从稀疏的CT扫描数据中预测肺肿瘤的生长。该模型集成了Gompertz生长动力学和贝叶斯推断，采用两阶段方法进行估计。在国家肺癌筛查试验（National Lung Screening Trial）的数据上进行评估，该框架展示了准确的预测能力，并提供了校准的不确定性估计，优于确定性方法。