基于超图神经网络的胶质母细胞瘤生存期精准与可解释预测研究
针对多形性胶质母细胞瘤（GBM）生存预测对高准确度和透明度的双重需求，研究人员指出现有方法往往在性能与可解释性间妥协，且过度依赖单一成像模态，未能充分利用互补信息。该研究提出一种超图神经网络方案，认为这两者并非固有冲突，旨在利用图神经网络的结构优势，在保证强判别能力的同时提取具解释性的特征表征，以提升多模态临床预测能力（原文摘要截断）。
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MedGate-Fusion：融合初诊文本与生理指标的脑卒中风险分层模型
针对基层医疗中早期卒中风险信号分散于常规指标与非结构化临床文本的难题，研究人员提出了多模态门控架构 MedGate-Fusion。该模型通过 Transformer 提取患者初次就诊叙述的语义嵌入，并与 10 项常规生理风险标志物进行多模态融合。研究基于加拿大基层医疗监测网络（CPCSSN）的电子病历数据，构建了包含超 10 万名患者的初诊队列，旨在实现前瞻性卒中风险分层。