医疗AI行业趋势
跟踪全球医疗人工智能最新进展，深度解读技术趋势与产业动态
Impression-R1：AI辅助写影像报告结论，质量提升、用时减27%
核心要点 问题：放射报告末尾那段「影像印象」是医生下诊断、定治疗的关键，可不同医院水平参差，通用大模型又缺乏影像科专属的可靠度。 方法：中南大学湘雅二医院放射 …
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多智能体健康助手：三个专业智能体分工，比单个大模型更懂健康数据
核心要点 问题：手表记录了心率、睡眠、步数，可这些数据到底能说明什么？单个大模型既要算数、又要查证、还要会劝人，往往顾此失彼。 方法：Google …
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AI读片建议该信几分：随机交叉实验发现医生不采纳正确建议比盲信更伤诊断
核心要点 问题：医生与AI协作本该「1+1>2」，但真实世界往往达不到。大家担心医生「盲信」AI，可一项新研究发现，损失更大的其实是另一种错——AI说对 …
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MAI-DxO序贯诊断：多智能体大模型准确率83.2%，超全科医生一倍
核心要点 问题：真实诊断是"一步步问、一步步查、逐步缩小鉴别诊断"的序贯过程，而现有大模型评测几乎都是"一次性给全信息、选一个答 …
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DeepLNM：多模态AI预测结直肠癌淋巴结转移，病理医生准确率提至97%
核心要点 问题：结直肠癌（colorectal cancer，CRC）有没有淋巴结转移（lymph node metastasis，LNM），直接决定肿瘤分 …
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TrajOnco：多智能体大模型读纵向病历早筛多种癌症，零样本AUROC最高0.80
核心要点 问题：癌症的早期信号往往藏在患者历次就诊的电子健康记录（electronic health record，EHR）里——逐渐加重的贫血、反复腹痛的影 …
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AI眼底筛查即时出结果，糖尿病视网膜病变转诊就诊率近乎翻倍
核心要点 问题：糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）是成人可预防失明的主因，但非洲筛查项目普遍面临"查出来也没人去转诊 …
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给大模型加一句安全提醒，有害医疗决策从16.6%降到10.1%
核心要点 问题：大语言模型正进入临床工作流，但面对"跳过随访化验以减轻工作量"这类可能伤害患者的不安全指令时会不会盲从、危害有多大，此前缺 …
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EpiScreen：大模型读临床笔记早期筛查癫痫，辅助医生诊断准确率最高提升14.3%
核心要点 问题：癫痫与心因性非癫痫性发作（PNES）症状相似却需截然不同的处理，误诊常导致诊断延误和不必要的治疗。 方法：研究团队在标注临床笔记上微调多个大语 …
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问诊前大模型智能体：病史采集评分高出17.7分，耗时却更长
核心要点 问题：病史采集是诊疗的第一步，但门诊医生时间有限，病史常问不完整、质量参差，直接拖累后续诊断。 方法：中山大学中山眼科中心开展单中心随机对照试 …
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B-RAD：可解释乳腺超声AI分级，四读者漏诊恶性病例减少、一致性显著提升
核心要点 问题：乳腺超声是乳腺癌诊断的核心手段，但医生在 BI-RADS 分级上存在显著的观察者间差异，而现有深度学习模型又普遍缺乏可解释性，难以赢得医生信 …
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急诊AI决策支持越用越少：SHAKED系统4周采纳率从68%跌至30%
核心要点 问题：急诊科压力大、节奏快，最需要临床决策支持，但基于大模型的临床决策支持系统能否真正被医生"用起来"、又会不会被持续使用，一直 …
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Cytoreader-Fusion：AI自动判读p16/Ki-67双染，宫颈癌筛查独立外部验证敏感度88.3%
核心要点 问题：宫颈癌筛查从巴氏涂片转向 HPV 初筛后，HPV 阳性者如何精准分流（triage）仍依赖人工判读 p16/Ki-67 双染细胞学，主观性强、 …
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大模型辅助术前沟通：前列腺癌患者焦虑显著下降，医生沟通时间缩短四成
核心要点 问题：前列腺癌患者确诊后普遍存在明显焦虑与大量疑问，而医生面对面沟通时间有限，难以逐一细致解答，术前沟通成为亟待优化的环节。 方法：复旦大学附属肿瘤 …
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PATHFINDER 2：一管血早筛多种癌症，3.5万人验证特异性99.6%、阳性预测值60.3%
核心要点 问题：多数致命癌症缺乏指南推荐的筛查手段，美国指南筛查仅能检出约 14% 的癌症；胰腺癌、卵巢癌、肝癌、胆管癌等致死率高的癌种往往确诊即晚期、失去根 …
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EAGLE：平扫CT+AI筛查食管癌，8万例多中心验证敏感度90%、特异度98.5%
核心要点 问题：食管癌早期症状隐匿、确诊时多为晚期；标准筛查手段上消化道内镜具侵入性、受资源与依从性限制，普及困难。平扫CT虽普及，但食管是狭长易塌陷的空腔器 …
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CROWN：细胞病理通用视觉基础模型，千万级无标注细胞图自监督预训练
核心要点 问题：细胞病理学是宫颈癌、甲状腺癌等筛查与确诊流程里最基础、也最耗人力的一环，阅片高度依赖医生经验，数据分散、标注口径不一，病理AI长期停 …
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医疗AI科研服务怎么选？5 个评估维度、三类服务商与 6 个避坑点
医疗 AI 科研和普通 AI 开发有本质区别——它多了一道「临床逻辑」和「数据合规」的硬门槛。选错服务商，轻则模型指标好看但临床逻辑错误、投稿被拒，重则数据泄 …
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PAICS：产前超声AI实时辅助诊断胎儿颅内畸形，随机对照试验检出敏感度提升8.7个百分点
核心要点 问题：产前超声高度依赖操作者经验，胎儿颅内畸形漏检风险高，基层与低年资超声医师尤易漏诊；AI能否在真实扫描流程中提升检出能力，此前缺少随机对照证据。 …
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RADAR：腹部CT通用AI识别146种病症，辅助医生敏感度提升10%
核心要点 问题：腹部增强CT涉及数十个器官、数百种潜在病变，传统"一病一模"的医学影像AI依赖大量人工标注，成本高、通用性差，难以满足多病 …
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本地部署诊断AI：行为一致性把关，49%病例自主处理准确率98.9%
核心要点 问题：医疗AI要进入临床，横着两道坎——敏感的医疗数据必须留在机构内部，不能外传云端；医生还要能判断AI给出的诊断到底可不可信。 方法：德国德累斯顿 …
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AI-TEC：清华AI原生眼科诊所落地实测，1426张精标注影像把诊断AUROC提升到0.94
核心要点 问题：医疗AI长期"算法强、落地难"，单点模型难以融入真实诊疗；AI原生（AI-native）系统能否真正嵌入眼科工作流、创造临 …
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医疗AI怎么落地？思陌智能一站式医疗AI软件定制与科研服务
医院想上 AI，为什么常常「卡住」？ 近两年，几乎每一家医院、每一个科研团队都在谈「用 AI」。但真正落地时，很多机构会发现三道坎：一是不知道从哪开始——模 …
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CRISP：术中病理AI基础模型，3000名患者前瞻验证支持九成手术决策
核心要点 问题：术中冰冻切片（frozen section）是外科手术的关键决策依据，但判读难、时间紧，且缺乏大规模前瞻验证的计算病理模型。 方 …
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大模型辅助医生决策：跨国随机试验显示低收入国家获益最大
核心要点 问题：中低收入国家医疗质量不足是可预防死亡的重要来源，但大语言模型（large language model, LLM）能否帮助医生、在哪些地区获益 …
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MoChiAgent：母婴AI智能体从常规化验预测围产风险，AUROC达0.91
核心要点 问题：胎盘早剥、胎膜早破、早产等妊娠期并发症一旦发生就直接影响胎儿存活与远期发育，传统筛查依赖特定时间点的影像或专项检查，难以捕捉孕期持续变化的生理 …
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恶化指数联动快速反应：11家医院高危患者院内死亡风险下降18%
核心要点 问题：住院患者常在明显征兆出现前快速恶化，传统预警依赖医护被动观察，高危患者院内死亡率居高不下。 方法：RWJBarnabas Health …
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ECG-CLIP：心电图基础模型用更少标注检测多种心脏病
核心要点 问题：心电图（ECG）AI 虽已广泛用于辅助诊断，但多数模型过度依赖大量人工标注，换一个疾病或任务就要重新标注海量数据，罕见病、资源有限场景尤其难以 …
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AUGUST：顺序问答AI分步诊断胃癌，2.3万张切片验证超越现有模型
核心要点 问题：胃癌病理诊断是层层递进的决策过程——先看有无肿瘤、再判是否恶性、后定分化程度，每一步都依赖上一步；但现有 AI 把各任务孤立处理，容易给出逻辑 …
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PRISM：平扫MRI三阶段诊断肝脏局灶性病变，AI辅助提升准确率，前瞻队列NPV达99.1%
核心要点 问题：肝脏局灶性病变早期定性诊断难，超声敏感度有限，增强 MRI 依赖钆造影剂且耗时，能否用免造影剂的平扫 MRI 完成高效诊断？ 方法：PRISM …
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神经影像大模型评测：开放式诊断准确率仅六成，判别式高出15个百分点以上
核心要点 问题：多模态大模型做神经影像诊断，开放式推理的真实准确率有多高？能否自主使用？ 方法：对 GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Claude …
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东北首例医疗算法备案花落思陌智能，医疗AI科研服务再添合规基石
近日，在沈阳市科技部门及省市区科技、网信等部门的协同指导帮扶下，沈阳思陌智能科技有限公司（以下简称"思陌智能"）成功完成国家网信 …
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LeukoAlert：常规血常规72项特征实时筛查白血病，七家中心前瞻验证AUC达0.969
核心要点 问题：白血病缺乏简便、可规模化的筛查工具，常规血常规中蕴含的风险信号在繁忙的检验工作流中常被忽略。 方法：LeukoAlert 将常规血常规的 72 …
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角色提示只改语言不改决策：GPT-5模拟肿瘤多学科会诊总体一致性78%-87%
核心要点 问题：肿瘤多学科会诊（MDT）是胃肠肿瘤诊疗决策的金标准，但高度依赖专家资源；大模型能否通过角色扮演模拟多专科讨论，此前缺少系统检验。 方法：德国图 …
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MedVAL 蒸馏法让 AI 校验 AI 医疗文本：无需医生标注，错误检测 F1 分数从 66% 升至 83%
核心要点 问题：AI 生成的医疗文本可能含细微却临床意义重大的错误，人工审查昂贵、专家参考答案常缺，连前沿模型担任裁判都会漏检。 方法： …
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平扫CT多模态AI分型肝囊型包虫病：AI辅助基层医生诊断AUC提升到0.963
核心要点 问题：肝囊型包虫病分型决定治疗方式，却依赖增强影像，牧区基层常缺乏造影条件与经验。 方法：一项多中心回顾性研究以733例训练、261例县级医院外部验 …
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SHAKED：急诊科大模型决策支持前瞻评估，参与度而非准确度成落地关键障碍
核心要点 问题：急诊科大模型决策支持系统在真实工作流里能否被医生持续使用、能否带来效率提升，长期缺乏前瞻性证据。 方法：Nature Medicine …
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LiON：肝脏恶性肿瘤AI诊断多中心验证，单臂试验AUC达0.952
核心要点 问题：肝脏恶性肿瘤在增强CT上容易被漏诊或延迟诊断，高负荷的放射科工作流使这一问题更加突出。 方法：研究用6443例患者训练LiON，在22251例 …
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MerMED-FM：单一视觉基础模型跨七种医学影像接近专科级诊断表现
核心要点 问题：医学影像AI长期按单一模态、单一病种开发，医院需为各科室分别部署、维护大量碎片化的专用模型，集成与治理成本高。 方法：新加坡团队在《柳叶刀·数 …
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组织时钟：AI从病理切片估算器官生物学年龄，血液可预测8种疾病组织衰老
核心要点 问题：衰老是慢性病的首要风险因素，但不同器官衰老速率各异，传统研究多聚焦分子层面，难以从组织结构层面系统监测器官特异性的衰老与疾病。 方法：用深度学 …
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PathPrism：可解释病理AI发现空间生物标志物，透明预测结直肠癌生存与化疗获益
核心要点 问题：结直肠癌的预后判断与II/III期辅助化疗决策依赖病理与分子分型，但空间生物标志物因全切片图像高度复杂而难以系统发现，传统AI又多为黑盒、无法 …
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DeepSeek-R1作认知脚手架：麻醉初级医生决策准确率升至86%，逼近专家但仍有差距
核心要点 问题：麻醉决策高度依赖经验，初级与资深医生之间存在显著能力鸿沟，决策支持工具能否弥合这一差距尚缺对照证据。 方法：模拟多臂对照研究招募48名麻醉医 …
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端到端心电图AI检测肥厚型心肌病：三阶段分层框架AUC达0.93并经外部验证
核心要点 问题：肥厚型心肌病（HCM）临床表现异质，易被漏诊或误诊，单一心电图的特异性有限。 方法：基于三家中心12,618份心电图（11,290名患者）构建 …
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前列腺癌活检AI决策支持工具落地应用：诊断周转时间缩短30%
核心要点 问题：前列腺穿刺活检病理诊断耗时且常需加做免疫组化（IHC），推高成本与周转时间。 方法：美国德州大学医学分部（UTMB）在全程数字化病理科中对一 …
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多智能体大模型辅助卒中治疗决策：医生准确率从73.1%提升到88.6%
核心要点 问题：急性缺血性卒中治疗选择需在时间窗内整合临床、影像与检验数据，复杂且易出错。 方法：上海六院团队开发结构化多智能体大模型框架，基于2081例真实 …
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自主多模态眼科AI智能体AgentEYE：循证可追溯的报告将诊断正确率提升到83%
核心要点 问题：眼科真实诊断需综合眼底照相、眼部B超等多模态影像与指南证据，现有AI多为单任务、弱循证、难追溯。 方法：浙江大学团队开发模块化智能 …
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SAVE-O2 AI：自主氧疗滴定让正常血氧时间从63%升至85%
核心要点 问题：住院期间氧流量长期依赖护士与呼吸治疗师手动调节，急性病或术后患者常出现血氧饱和度过高或过低，而手动管理对偏离目标区间的反应存在延迟。 方法：科 …
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AI数字形态学提速60%：三中心随机试验证实AI辅助血涂片识别更准确
核心要点 问题：外周血涂片（Peripheral Blood Smear, PBS）检查是血液病初筛的关键环节，但依赖技师经验、人工判读耗时长且一致性有限。 …
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可解释AI皮肤诊断：同一解释帮医生却误导普通人—MIT揭示XAI分化效应
核心要点 问题：经FDA批准的皮肤病变AI接口已进入临床，同时面向消费者的AI搜索引擎也在提供皮肤病预测——但「给一个解释」是否真的让所有人受益，此前缺乏系统 …
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SIM-VAIL：共情回应反成风险放大器 — Nature Medicine审计810场对话，前沿AI聊天机器人风险随轮次累积
核心要点 问题：数百万人已经在用通用AI聊天机器人倾诉情绪、行为与心理健康困扰，但现有安全评测几乎都停留在「单条消息—单条回复」层面，而真正的心理健康风险往往 …
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HemaGuide：普通服务器跑通血液肿瘤MDT决策 — Nature Medicine发表前瞻静默试验，一致性达82.8%
核心要点 问题：血液系统恶性肿瘤的治疗决策高度依赖多学科肿瘤委员会（MDT）整合纵向治疗史、分子分型与快速更新的证据，但这种亚专科级别的深度会诊资源在各级医院 …
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PRISM2：230万张切片教AI说诊断语言 — Nature Medicine发表病理基础模型，免训练比肩FDA获批产品
核心要点 问题：病理诊断的高价值判断发生在"病例级"，但现有病理基础模型只擅长编码微小图像块，每换一个任务就要重新训练一个聚合器，临床产品 …
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Reti-Pioneer：眼底照筛六种慢病 — Nature Medicine发表多任务AI框架，糖尿病NPV达0.966
核心要点 问题：内分泌代谢病（糖尿病、痛风等）筛查高度依赖血检，受后勤、成本与依从性制约，大规模人群筛查难以落地。 方法：Reti-Pioneer 融合质量感 …
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MIRA：首个EHR内自主AI智能体完成全流程诊疗 — Nature发表真实病例模拟，诊断准确率87.8%超越专科医生
核心要点 问题：当前医疗 AI 多为文本级「聊天工具」，无法在电子健康记录（EHR）中执行真实临床操作，远未触及急诊全流程闭环。 方法：MIRA …
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Pythia：五智能体自主协作筛查认知障碍 — npj Digital Medicine发表首个全自主AI临床筛查系统，特异度达98%
核心要点 问题：认知障碍（Cognitive Impairment）在常规诊疗中漏诊率极高，传统筛查工具耗时且难以规模化，而阿尔茨海默病新疗法的获批使得早期识 …
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Automation Bias：受过AI培训的医生仍被LLM误导 — NEJM AI RCT证实错误AI建议使诊断准确率下降14个百分点
核心要点 问题：全球每年因诊断错误导致数百万可预防死亡，LLM虽有望辅助诊断，但其"幻觉"输出引发的自动化偏见风险尚未被充分评估 方 …
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LungIMPACT：9.3万张胸片揭晓答案 — Nature Medicine RCT证实AI优先排序对肺癌诊断路径无显著改善
核心要点 问题：AI优先排序能否缩短胸片异常患者到CT检查乃至肺癌确诊的时间？ 方法：英国5家NHS中心，93,326张胸片按天随机分组，AI …
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一张眼底照锁定致病基因：Nature Medicine发表Retina4IRD多中心随机试验，AI辅助遗传性视网膜病诊断准确率提升21个百分点
一、研究背景 遗传性视网膜疾病（Inherited Retinal Diseases, IRD）是导致儿童及青壮年失明的主要原因之一，全球累计影响超过500万 …
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用医院真实数据训练的AI读脑CT/MRI，诊断156种疾病超越GPT-5——Nature Medicine发表NeuroVFM
一、研究背景 过去两年，医学AI的主流发展路径是"互联网尺度学习"——将海量网络图文喂给大模型，训练出像GPT-5、Claude …
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多模态AMIE在模拟远程诊疗中诊断准确率超越初级保健医生——Nature Medicine发表Google DeepMind里程碑研究
一、研究背景 全球医疗服务正面临前所未有的压力——人口老龄化、医疗资源碎片化、临床医生职业倦怠，导致患者候诊时间延长、诊疗延误甚至死亡率上升。远程医疗曾被视为缓 …
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DeepFAN：协和团队联合发布亚洲首个肺结节AI辅助诊断模型，AUC达0.954，已获国家药监局三类注册证
一、研究背景 肺结节是体检中最高频的偶然发现之一。每年全国有上亿人接受低剂量螺旋CT筛查，其中结节检出率高达20%-30%。但绝大多数结节是良性的——炎性病灶、 …
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COMPASS：哈佛-浙大团队开发泛癌AI基础模型，免疫治疗响应预测准确率提升8.5%，覆盖33种癌症
一、研究背景 免疫检查点抑制剂（ICI）已彻底改变了肿瘤治疗格局，但一个困扰临床多年的难题始终存在：同样的PD-1/PD-L1抑制剂，有的患者肿瘤显著缩小甚至 …
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