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Predicting Targeted Therapy Resistance in Non-Small Cell Lung Cancer Using Multimodal Machine Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种可解释的多模态机器学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者对奥希替尼的耐药性。研究表明，该模型在多机构数据集上的c-index达到0.82，显著优于单一模态模型，表明整合多种数据类型能有效提升预后预测的准确性。
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关键要点
- 本文提出了一种可解释的多模态机器学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者对奥希替尼的耐药性。
- 该模型在多机构数据集上的c-index达到了0.82，显著优于单一模态模型。
- 研究表明，整合多种数据类型能有效提升预后预测的准确性。
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