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机器学习模型预测早期淋巴结阴性乳腺癌复发
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AI 综述
2026年10月6日，medRxiv发布一项预印本研究，基于MSK-IMPACT（n=645）和METABRIC（n=503）队列，开发机器学习模型预测早期淋巴结阴性乳腺癌复发。研究显示，联合队列模型在五折交叉验证中AUC为0.788±0.028，双向跨队列验证AUC分别为0.741和0.714。目前该研究为预印本阶段，尚未见同行评议或后续报道。
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最新进展10月6日 08:00
medRxiv预印本显示模型跨队列验证AUC为0.741和0.714。报道时间线
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10月6日
- medRxiv 预印本机器学习模型跨队列预测早期淋巴结阴性乳腺癌复发：MSK-IMPACT与METABRIC验证
一项基于MSK-IMPACT（n=645）和METABRIC（n=503）队列的研究显示，联合队列模型在五折交叉验证中预测早期淋巴结阴性乳腺癌复发的AUC为0.788±0.028，双向跨队列验证AUC分别为0.741和0.714。
本事件热度走势
当前热度 5·可比范围峰值 5（10月7日 07:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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