深度解析医学证据，lxfs.net为你支撑决策 精准的预后预测对于结直肠癌患者的个体化治疗决策和随访策略优化至关重要，直接关系到患者生存质量的改善。然而，长期以来广泛应用的AJCC和TNM分期系统主要依赖病理形态学评估，不仅存在主观性，更难以全面整合病理图像、影像学检查及临床文本中的丰富预后信息，导致预测结果与实际结局之间常有偏差。近年来深度学习技术的快速发展为多模态数据融合提供了全新契机，但病理图像的超高分辨率二维特性、CT影像的逐层三维分析需求以及临床文本的语义建模要求，使三种及以上模态的有效整合面临巨大的技术障碍。更关键的是，临床实践中某一模态数据缺失的情况屡见不鲜，而现有方法在处理缺失模态时或采用简单的特征平均，或尝试从已有模态生成缺失模态，均难以令人满意，且模型决策过程往往缺乏临床可解释性，严重制约了多模态预后模型在真实临床环境中的应用。 针对上述挑战，该研究从四家独立临床中心前瞻性收集了1679例结直肠癌患者的完整数据，构建了目前规模最大的多中心多模态数据集，涵盖全切片病理图像、放射学CT影像以及包含分子标志物突变信息在内的详细临床文本报告。在此基础上，研究团队提出

小提示：本篇资讯仅在梅斯医学APP中开放阅读，请扫描二维码直接下载APP