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AME作者面对面+DeepSeek思考|山东省肿瘤医院王琳琳团队:影像组学深度学习预测广泛期小细胞肺癌免疫治疗患者恶病质风险

AME科研时间 • 1 周前 • 11 次点击  

编者按“AME 作者面对面” 是微信公众号 “AME科研时间” 的特色专栏。编辑部精心挑选了发表在 AME 旗下杂志的优秀论著,诚邀作者总结亮点,分享研究成果,旨在进一步推动医学同行之间的交流和进步。


分享团队:

山东省肿瘤医院王琳琳团队


所刊杂志:

Translational Lung Cancer Research点击查看杂志详情与影响因子


文章标题:
一项基于影像组学深度学习预测接受免疫治疗的广泛期小细胞肺癌患者恶病质发生风险的多中心研究(Construction and validation of deep learning model for cachexia in extensive-stage small cell lung cancer patients treated with immune checkpoint inhibitors: a multicenter study)



内容亮点

本研究首次揭示了对于广泛期小细胞肺癌患者,恶病质的发生会显著降低免疫治疗疗效。本研究开发了一种可以准确预测恶病质的深度学习模型,并进一步证实该模型与免疫治疗疗效密切相关。该深度学习模型为临床医生提供了一种能够早期检测恶病质的新工具,从而对潜在发生恶病质的患者进行尽早的营养指导和临床干预,改善患者预后。(论著中文信息由第一作者整理提供,欲览英文原文请扫描下方二维码)
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 DeepSeek回答精选(仅供参考)






第一作者:宋瑞婷


宋瑞婷,山东第一医科大学硕士研究生,师从王琳琳主任。曾多次获得山东第一医科大学校级二等奖学金。


通讯作者:王琳琳


王琳琳,主任医师,博士生导师,山东第一医科大学附肿瘤临床学院副院长,泰山学者青年专家、首届齐鲁卫生与健康杰青人才、山东省优秀科技工作者、山东省青年科技奖。主持国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金等,获山东省科技进步奖等多项奖励。以第一或通讯发表SCI收录论文50余篇。兼任中国肿瘤临床学会理事、中国抗癌协会第二届青年理事会常委理事、中国健康促进基金会肺癌专业委员会常务委员、山东省临床肿瘤学会青年理事会主任委员等。



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