基于可解释性人工智能的乳腺癌新辅助治疗效果预测

本项目致力于构建乳腺癌新辅助治疗的多模态数据集，通过回顾性收集乳腺癌新辅助患者的多模态数据，重点涵盖病理切片（WSI）和 RCS 评分等关键医疗数据。我们将运用人工智能算法对病理切片 WSI 进行深度处理，包括图像特征的提取与分类，以挖掘其中蕴含的潜在信息。在此基础上，利用病理图像数据构建、训练并验证智能模型，确保其准确性和可靠性。最终，我们将整合病理与临床数据，构建一个基于人工智能（AI）的乳腺癌病理切片疗效预测模型，旨在开发出能够精准预测乳腺癌新辅助治疗疗效的 AI 模型，为临床治疗提供有力支持。