Håvard E Danielsen

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Håvard E Danielsen

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Lancet子刊：AI+传统病理分期预测是否进行辅助化疗

DoMore-v1-CRC是最近使用深度学习和传统的苏木精和伊红染色组织切片开发的结直肠癌预后标记物，研究者观察到在原发性结直肠癌切除术后，它的预后预测优于已建立的分子和形态学标记物。最新发表在The Lancet Oncology的研究通过整合DoMore-v1-CRC和病理分期标记物，提供了一个临床决策支持系统，其风险分层比其构成要素更准确，并识别出更多与当前指南中低风险组相似的、预后良好的II期和III期结直肠癌患者，并且可能在保障安全的前提下避免对这些患者使用辅助化疗，降低发病率、死亡率和治疗费用。

结直肠癌研究论文医学研究深度学习 DoMore-v1-CRC

Lancet：用机器学习研发大肠癌预后标志物

在结直肠癌（CRC）的治疗中，需要进一步改善预后标志物来对早期CRC患者进行分层，以完善辅助治疗的选择。最新发表在Lancet的研究旨在通过使用深度学习直接分析常规扫描的苏木精和伊红染色切片，建立原发性CRC切除术后患者预后生物标志物——DoMore-v1-CRC分类器。该方法已在大量独立的患者群体中进行了广泛评估，与已建立的分子和形态学预后标志物相关并优于它们，并在不同的肿瘤阶段到一致的结果。生物标志物将II期和III期患者划分为足够明确的预后组，能帮助避免在非常低的风险组中进行治疗，并确定哪些患者将受益于更强化的治疗方案，该生物标志物将可能用于指导辅助治疗的选择。

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