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一次性查看多个组：用于生存预测的多幻灯片建模
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内容提要
本研究提出了GroupMIL框架，解决了现有生存预测方法在病理特征捕捉方面的不足。该模型通过将多个幻灯片视为一个样本，显著提升了生存风险和概率评估的准确性，具有重要的临床应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了GroupMIL框架，解决了现有生存预测方法在病理特征捕捉方面的不足。
- 该模型通过将多个幻灯片视为一个样本，显著提升了生存风险和概率评估的准确性。
- GroupMIL框架能够更好地捕捉跨幻灯片的预后特征。
- 研究表明，该模型在生存风险和概率评估方面显著优于现有的最先进方法。
- 该研究具有重要的临床应用潜力。
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