本研究探讨了大型语言模型（如GPT-4）在肺癌和乳腺癌早期检测及风险分层中的应用。研究表明，AI技术显著提高了预测准确性，帮助临床医生制定个性化治疗方案。此外，CancerLLM模型在癌症相关任务中表现优异，展示了其在临床AI系统中的潜力。

基于深度学习的计算病理学研究表明，利用全切片图像（WSIs）可以有效预测癌症患者的预后。提出的互相引导的跨模态转换器（MGCT）结合组织学和基因组特征，显著优于现有方法。多项研究展示了多模态学习在癌症存活预测和医学图像分析中的潜力，特别是在肿瘤分割和放射学报告生成方面。

基于深度学习的计算病理学研究提出了互相引导的跨模态转换器（MGCT）和多模态变压器模型（PathOmics），旨在结合组织学和基因组特征，提高癌症患者预后的预测准确性。这些方法通过整合不同数据源，克服了异质性和复杂相互作用的挑战，实验结果显示其在多种癌症数据集上表现优越。

本研究介绍了STimage-1K4M数据集，支持多模态数据分析和计算病理学。提出的ST-GCHB框架和QuST扩展解决了数字病理学中的数据格式差异。MuST方法整合多模态信息，提升分析准确性。G-HANet通过基因组数据重构改善癌症预后。SPT工具包用于分析肾小球细胞病理，BLEEP框架简化基因表达分析。M2ORT和hist2RNA方法提高病理图像的基因表达预测精度。

该研究应用多实例学习和特征提取方法，探索乳腺癌肿瘤及免疫表型，开发计算病理学标志物。提出基于深度学习的多模态学习框架，结合组织学和基因组特征，提高癌症预后预测的准确性，并验证其在多种癌症类型中的优越性能。

世界卫生组织报告显示，非传染性疾病如癌症已成为全球头号杀手。中国国家癌症中心数据显示，2022年中国新发癌症病例约482.47万，死亡病例约257.42万。研究人员开发了深度学习系统，通过病理学图像预测癌症患者的肿瘤微环境信息，实现精确的癌症预后。该系统在结直肠癌、乳腺癌和皮肤鳞状细胞癌中表现出色。这一研究为癌症预后提供了新的方法和工具。