medRxiv Oncology· Fu, C., Yu, J., Shi, R., Waters, M., Pavlak, M., Arfe, A., Shah, S. P., Battle, A., kehl, K. L., Bot, B. M., US Cancer AI Alliance,, Schultz, N., Morris, Q. D., Jee, J. ·· 19 小时前精选评分64
SPARC纵向AI模型预测癌症治疗相关不良事件风险
Longitudinal AI Models Predict Cancer Adverse Events
导读
SPARC基于Transformer架构，以常规纵向健康数据预测癌症相关不良事件风险，并在开发、前瞻和外部多中心队列中达到当前最佳表现。模型以224,047名癌症患者的101,920,379项测量进行预训练和微调，前瞻验证队列为23,126名患者，公开外部数据集为26,012名患者，外部多医院队列报告的患者数为562,620和206,840。
推荐理由
同中心前瞻队列、公开外部数据和外部多医院队列的验证设计，检验了池化多机构微调对模型泛化与性能的影响。
来源：medRxiv Oncology · medrxiv.org