我国学者构建的针对乳腺癌不同分子亚型的多种机器学习模型，可在术前精准预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解，从而辅助乳腺癌新辅助化疗后的手术方案制订，也有助于实施更个体化的患者手术分层管理。研究团队以乳腺磁共振成像为切入点，利用时间动态磁共振影像大数据，构建多种机器学习模型。研究收集的图像数据来自患者在新辅助化疗期间常规做的磁共振检查，让患者获益于更精准的医疗决策时，不增加额外的花销。该模型在临床应用时，对于乳腺科医生的操作友好，只需要把新辅助化疗前后的两个时间点的磁共振图像连同癌灶输入到自动化模型中，即可得出模型的预测评分，从而为医疗决策提供依据。 （据健康报）