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谢冕：我对诗歌有一个理想，CHINAESETUBE|野外新赛季前瞻
基🃏📣于上述思考，研究团队开展了多组🤒学、多维度的项目研究，并获✴得🎳🧍多🔆项成果。基于前期的数🎟据库搭♾🐗建和多模态融合🈶技术，研究人员实现了从微观到🏁宏观的多维信息有机融合，成功构建了💌基于机器学习💐的多模态风险分层模型。复旦大学附属肿瘤医院副院🥤长江一舟教授表示⚙，通过多维信息间相互补充🧩🤥，有助于提高模型预⏲测效能。研究成果显示💡，相比临床常用指标，TMPIC模型能更好地预测乳腺癌患者复发风险，为乳6腺癌😗患者的精准分层提供了有力的工具。TMP🍱IC模型包括：融合转录组(T)🤍、代谢组(M)、数字病理📍(P)特征及免疫组化分型(I)、临床分期(C)。