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Lancet子刊 | 中山大学林天歆/吴少旭团队发表泛癌种淋巴结转移AI病理诊断模型

iNature 2026-03-08 16:00
文章摘要
背景：淋巴结转移的准确检测对肿瘤精确分期和治疗计划至关重要，但常规病理检查存在微转移漏诊风险，可能导致诊断不足和预后欠佳。研究目的：中山大学林天歆-吴少旭团队开发泛癌种人工智能诊断模型（PanCAM），旨在提升淋巴结转移检测的准确性和泛化能力，覆盖常见及罕见肿瘤类型。结论：PanCAM在回顾性和前瞻性多中心验证中表现出高敏感性（0.93-1.00），能有效识别常规病理遗漏的微转移灶，并与单癌种模型相比展现稳健性能，为临床病理诊断提供了通用解决方案。
Lancet子刊 | 中山大学林天歆/吴少旭团队发表泛癌种淋巴结转移AI病理诊断模型
查看文献： Artificial intelligence-based pathological model for pan-cancer lymph node metastasis detection: a multicentre diagnostic study with retrospective and prospective validation.
查看期刊：Lancet Digital Health
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