A multimodal LLM-agent framework for personalized clinical decision-making in hepatocellular carcinoma
8.5
来源：
Cell
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-09-09 03:32
摘要：
本研究开发了一种基于AI的临床决策框架，结合放射组学和深度学习技术，为肝细胞癌(HCC)患者提供个性化治疗建议。通过集成多模态数据，该框架显著提高了对关键病理标志物的预测准确性，展示了AI在复杂疾病管理中的应用潜力。研究结果表明，AI生成的治疗建议与临床专家的决策高度一致，强调了个性化医疗的重要性。
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关键证据
研究开发了一种集成的放射组学-深度学习框架，能够为肝细胞癌患者生成个性化治疗建议。
六个AI代理生成的治疗建议经过专家评估，显示出高临床相关性。
放射组学与深度学习的结合显著提高了对关键病理标志物的预测准确性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于AI的临床决策框架，结合放射组学和深度学习技术，为肝细胞癌(HCC)患者提供个性化治疗建议。通过集成多模态数据，该框架显著提高了对关键病理标志物的预测准确性，展示了AI在复杂疾病管理中的应用潜力。研究结果表明，AI生成的治疗建议与临床专家的决策高度一致，强调了个性化医疗的重要性。