深層学習に基づくマルチモーダルデータ統合による乳がん無病生存予測の向上
乳がんは世界の女性の中で最も一般的な悪性腫瘍の一つです。早期介入と適切な治療により、患者の生存率は大幅に向上しましたが、依然として約30%の症例が再発し、遠隔転移を起こし、5年生存率は23%以下となっています。従来の臨床予測方法、例えばバイオマーカー、臨床画像、分子検査などは一定の価値を持っていますが、感度が低く、コストが高く、利用可能性が限られており、患者内の異質性などの問題もあります。そのため、術後乳がん患者の再発リスクと生存率を正確に予測し、タイムリーな介入と全体的な予後改善を可能にする新しい方法の開発が、現在の研究における緊急の課題となっています。 近年、人工知能(AI)技術の急速な発展により、乳がんの予後予測に新たな可能性がもたらされています。ディープラーニングは強力なAI技術とし...