预印本 · 医学生信与数据分析· Ouwerkerk J, Akram F, Hollestein L, Kerkour T, Zhou C, Stubbs A, Mooyaart A, Li Y.·2026-10-30 08:00· 1 天前AI 评分45

深度学习从早期黑色素瘤常规组织病理中揭示超越AJCC分期的预后信息：基于人群的D-ESMEL研究

Deep learning reveals prognostic information beyond AJCC stage in routine histopathology of early-stage melanoma: the population-based D-ESMEL study

AI 导读

D-ESMEL研究显示，基于早期黑色素瘤组织病理图像的深度学习模型可提供超越AJCC分期的预后信息。模型在验证队列中是转移风险的独立预后因素（调整后OR: 1.97；p<0.01）。与AJCC分期联合后，C-index由单用分期的0.80升至0.87（p<0.001）。