本研究提出了一种新的多任务自学习框架，旨在优化肿瘤数据的域适应AI分类。该框架通过空间混合掩码和空间对比预测编码等技术，在实际数据集上提高了预测准确性，为癌症免疫疗法设计提供了重要的临床假设。

Spatially-Delineated Domain-Adapted AI Classification: Application to Oncology Data
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