子宫内膜癌分子分型AI模型

病理切片直接分型

该模型直接从常规H&E染色病理切片推断子宫内膜癌分子亚型,无需昂贵的基因测序或免疫组化,可作为低成本、快速、广泛可及的诊断工具。

齐鹏 · Hu, Li · Luo, Xuezhen · He, Qizhi · 李伊然

Molecular Biomedicine 2025

参数信息

POLEmut分类准确率
92 %
MMRd分类准确率
92 %
p53abn分类准确率
91 %
NSMP分类准确率
90 %
生存预测R2
0.9692
生存预测平均绝对误差
123 days
外部验证队列1样本量
35
外部验证队列2样本量
83

技术优势

成本大幅降低

无需额外的基因测序或免疫组化,仅用常规H&E染色切片即可推断分子亚型,将分子分型的成本降至接近常规病理检查水平。

适用于基层医院

模型部署仅需数字化切片和计算资源,不依赖测序仪或专业分子病理团队,使得基层医院也能开展精准分型。

预测结果可解释

模型融入MedSAM分割模块,能定位与分子亚型相关的组织区域,为病理医生提供可视化依据,增强临床信任。

泛化性已验证

在两个独立外部队列(35例和83例)上验证,结果稳健,表明模型可跨机构应用而不损失性能。

应用场景