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半监督生成模型用于疾病轨迹研究：以系统性硬化为例
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于医学影像的个性化医学利用神经随机微分方程预测疾病进展和治疗效果。实验结果表明该模型准确预测多发性硬化症患者的残疾发展和治疗效果，并发现临床试验中未达终点的患者亚组。
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关键要点
- 基于医学影像的个性化医学可以准确预测疾病进展和治疗反应。
- 该研究提出了第一个用于建模疾病进展的连续时间因果框架，利用神经随机微分方程（NSDE）。
- NSDE模型以患者的高维影像和表格数据为输入，预测不同治疗的真实和反事实进展轨迹。
- 在多中心独家数据集上进行了大量实验，数据集包括患者的3D MRI和临床数据。
- 研究结果展示了基于不确定性的因果深度学习模型，能够准确预测多发性硬化症患者的残疾发展和治疗效果。
- 模型能够识别临床试验中未达到终点的患者亚组，并对他们的治疗反应具有高置信度。
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