预印本 · 医学生信与数据分析· van den Berg N, van der Kolk W, Landsbergen K, Kortekaas K, Nooij L, van Velzen AF, te Grootenhuis N, the AIRMEC Consortium, Horeweg N, van Doorn L, Oonk M, Bart J, Bosse T.·· 1 天前AI 评分40
利用深度学习从组织病理切片预测外阴鳞状细胞癌的HPV/p16状态与分子亚型
Predicting HPV/p16 Status and Molecular Subtypes from Histopathology Slides using Deep Learning in Vulvar Squamous Cell Carcinoma
AI 导读
深度学习模型HERA和HERMES可从外阴鳞状细胞癌常规组织切片预测HPV/p16状态与分子亚型。模型基于644例患者开发，在286例独立测试中，HERA的AUC为0.84（95% CI 0.75-0.91），HERMES的宏平均AUC为0.70（0.66-0.75）。应用前仍需外部验证，且需改善HPV非相关亚型的区分。
来源：预印本 · 医学生信与数据分析 · doi.org