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近日，上海交通大学医学院从属仁济病院泌尿科郑军华耕种、翟炜研究员团队聚会多中心力量，在肾癌精确预后范围取得首要打破。团队研发的多模态权衡复发评分（MPRS）模子，见效发表于Nature旗下全国数字医学顶尖期刊npjDigitalMedicine，为透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者的复发风险评估与个体化颐养提供了枢纽复旧。
肾细胞癌是泌尿系统高发恶性肿瘤，其中透明细胞肾细胞癌占比达70%。尽管手术是主要颐养技巧，但约20-30%的患者术后会出现复发转移。面前临床常用的Leibovich评分、UISS评分、KEYNOTE-564风险分层等用具存在领会局限，举例仅依赖肿瘤大小、TNM分期等临床病理特征，无法整合多模态预后信息；而分子检测类模子资本高、难升迁；更进攻的是，上述用具常常易出现“风险误判”——要么低估高风险患者导致颐养不及，要么高估低风险患者变成过度颐养，给患者带来身心与经济双重包袱。
针对这一临床痛点，研究团队整合国内六家中心及TCGA数据库共1648例患者的临床特征、术前增强CT影像与术后病理全切片图像，翻新构建了MPRS多模态AI模子。与单一模态模子及经典临床用具（Leibovich评分、UISS评分、KEYNOTE-564临床考试的风险分类）比拟，该模子展现出压倒性上风：里面考据部队C指数达0.886，外部考据部队达0.838，3年与5年复发权衡AUC值踏果然0.829以上，且在不同中心、不同诞生数据中均保执优异性能，校准度与慎重性远超现存用具。
更值得关爱的是，MPRS模子已毕了精确的风险再分层：见效将83.3%被KEYNOTE-564误判为低风险的复发患者再行归为高风险，幸免错失援救颐养时机；同期将57.7%误判为中/高风险的非复发患者更动为低风险，根绝毋庸要的颐养损害。通过SHAP分析与Grad-CAM可视化时代，模子还能精确识别肿瘤不轨则边际、坏死区域等枢纽预后特征，其判断逻辑与临床病理领略高度契合，进一步考据了效果的可靠性。
为鼓励临床振荡，团队给与惯例诊疗中易赢得的CT与病理图像数据，无需特殊加多分子检测等不菲资本，且基于轻量化ResNet架构想象，大幅裁汰临床部署门槛。该模子不仅能匡助大夫制定个性化随访决策与颐养计谋，还为肾癌临床研究的风险分层提供了圭臬化用具，有望重塑ccRCC的诊疗历程。
本研究由仁济病院泌尿科臧欣贻博士、上海交通大学夏瑜葭博士、安徽医科大学第一从属病院肖海兵耕种、台湾高雄长庚挂牵病院罗浩伦耕种担任共同第一作家；哈尔滨医科大学从属第四病院王科亮耕种、安徽医科大学第一从属病院梁朝朝耕种、上海交通大学俞章盛耕种、仁济病院泌尿科郑军华耕种和翟炜研究员担任共同通信作家。该研究得到了国度当然科学基金、国度要点研发狡计以及上海市教委东谈主工智能促进科研范式改良赋能学科跃升狡计专项等多个款式支执天元证券官方-在线证券股票福利开户_安全快速配资杠杆在线开户。
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