稳定学习预后标志物，多种癌症生存曲线证实！清华最新成果登Nature顶级子刊

清华大学与国家蛋白质科学中心合作，提出了一种名为Stable Cox的稳定生存分析方法，该方法可在多中心、大队列异质数据中发现稳定的预后标志物。通过“独立性驱动的样本加权”和“加权Cox回归”两个阶段，Stable Cox消除了虚假相关性，提高了模型的泛化性和稳定性。研究在肝癌、乳腺癌、黑色素瘤及肺癌、乳腺癌的临床数据上验证了其有效性，平均提升6.5%-13.9%的泛化能力。这有助于指导治疗决策和药物研发，满足社会对健康保障的需求。
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