TUM评测19个病理基础模型的Barrett病变识别能力

慕尼黑工业大学Kazemi、Schüffler等人在《npj Digital Medicine》发表研究，基于BarrettNet多中心队列（21个中心、790名患者、3528张活检切片），评测19个病理学基础模型识别Barrett食管全谱系病变的表现。结果显示，这些模型能较可靠地检出癌症，但对异型增生的识别仍明显不足。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。