Original title: ViGNet: A Clinical Data-Supported Deep Learning Approach for NSCLC Immunotherapy Response Prediction in Digital Pathology
- 非小細胞肺がん (NSCLC) の免疫療法反応予測は、精密腫瘍学と臨床ワークフロー最適化にとって不可欠である。
- 既存の人工知能モデルは、全スライド画像(WSI)に基づいているが、マルチスケール形態学的特徴や臨床病理学データの異種情報を十分に活用できていない。
- <ViGNet> は、臨床データによってサポートされる <deep learning> アプローチとして提案され、その優位性が示されている。