机器学习 – Medxy AI

By MedXY 2025年12月1日

多中心深度学习模型可靠地分类了活检焦点评分和ACR-EULAR定义的舍格伦综合征（AUROC ≈0.88–0.89），并识别出一种与疾病相关的新颖CD8+ T细胞腺周模式；需要前瞻性验证。

By MedXY 2025年10月28日

通过切除的肝外胆管癌的全面蛋白质基因组谱分析，揭示了用于定制辅助化疗的预测性生物标志物，为改善患者预后提供了精准医疗方法。

By MedXY 2025年10月21日

本研究开发并验证了高精度的机器学习模型，利用多中心电子健康记录数据，在急诊科预测48小时内早期儿科脓毒症和感染性休克。

By MedXY 2025年9月27日

结合影像组学和临床数据的机器学习模型在预测接受阿特珠单抗加贝伐珠单抗治疗的不可切除肝细胞癌患者的生存率和治疗反应方面优于传统临床生物标志物。

By MedXY 2025年9月23日

一个机器学习模型能够准确地对肝细胞癌患者进行分层，以指导个体化选择肝脏移植或手术切除，从而在解决供体稀缺和患者异质性问题的同时改善生存结果。

By MedXY 2025年9月14日

基于临床数据训练的机器学习模型在CT扫描中预测冠状动脉疾病的准确性优于传统风险评分，可能指导心血管护理中的资源更有效利用。

By MedXY 2025年9月8日

一种新的无细胞DNA片段组学模型结合机器学习，在胰腺癌早期检测中实现了高准确性，有望通过及时干预改善患者预后。

By MedXY 2025年8月7日

使用全国注册数据的机器学习模型能够准确预测难治性溃疡性结肠炎的长期缓解，并识别关键预后因素，如假息肉。