本研究开发了一种自监督的弱监督回归方法，能够从癌症组织学图像中预测生物标志物，优于传统分类模型，提升了预测的准确性和可解释性。同时，提出了多任务学习框架和深度学习算法，显著改善了肿瘤检测和细胞分割效果，推动了精准医学在结直肠癌管理中的应用。