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pancreatic ductal adenocarcinoma
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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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Daraxonrasib 使胰腺癌患者生存期翻倍
由 Revolution Medicines 开发的新药 Daraxonrasib 在治疗胰腺导管腺癌（一种极其致命的癌症）方面显示出巨大潜力。在一项 III 期试验中，与标准疗法化疗相比，该药物使患者的生存期延长了一倍，死亡率降低了 60%。尽管它并非治愈方法，并且伴有副作用，但 Daraxonrasib 代表着有限治疗选择的患者的一大进步，制造商正准备进行大规模生产。
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AI基准利用不确定性感知模型攻克胰腺癌血管浸润问题
研究人员推出了CURVAS-PDACVI数据集和挑战赛，这是一个旨在提高AI评估胰腺导管腺癌（PDAC）血管浸润能力的开放基准。该基准解决了公共数据集的缺乏以及识别肿瘤侵入血管的固有模糊性问题，而这种模糊性常常导致专家放射科医生之间的差异。该数据集包含每张扫描的五个专家标注，评估框架在考虑空间重叠的同时也考虑了概率校准，并强调当前方法在处理高复杂度病例和不确定边界时常常遇到困难。