近日，斯坦福医学院的研究团队成功开发了一种名为M㊣USK的人工智能模型，该模型通过整合医学图像和文✅本数据，为癌症患㊣者的预后和治疗反应提供精准预测。
MUSK模型能够准确预测16种癌症类型的患者生存率和治疗反应，为临床㊣决策提供有力支持。这款模型的独特之处在于，它首次将视觉数据(如病理图像)和文本数据(如病历和临床记录)相结合，从而更全面地理解患者病情，提高预测准确性。
该模型在包含5000万张病理图像和超过10亿条医学文本的非配对多模态数据集上进行预训练，使其在适应性和定制化能力方面远超传统AI模型。
研究✅团✅㊣队表示，MUSK模型在预测生㊣存率□□、免疫治疗适用性和黑色素瘤复发风险等方面的准确性均有显著提升，分别为75%□□□、77%和83%疾病患病率，较传统方法提高㊣11至12个百分点。这一重要研究成果已发表在《自然》杂志上，由斯坦福癌症研究所成员领导的研究团队完成。