感谢陶教授的分享!
N Engl J Med. 2023 Mar 2;388(9):824-832. IF: 176.079Cancer Screening after the Adoption of Paid-Sick-Leave Mandates.www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMsa2209197JAMA. 2023 Mar 1. IF: 157.335Study: Breast Radiotherapy Does Not Improve Survival in Older Patients....
Nat Rev Cancer. 2023 Feb 17. IF: 69.800The advent of immune stimulating CAFs in cancer.www.nature.com/articles/s41568-023-00549-7Mol Cancer. 2023 Feb 16;22(1):33. IF: 41.444Recent advances of small extracellular vesicle biomarkers in breast cancer diagnosis and prognosis....
中华医学会放射学分会乳腺学组执笔者王丽君(上海交通大学医学院附属新华医院)专家组(排名不分前后)彭卫军(复旦大学附属肿瘤医院)汪登斌(上海交通大学医学院附属新华医院)刘佩芳(天津医科大学附属肿瘤医院)王丽君(上海交通大学医学院附属新华医院)曹崑(北京大学肿瘤医院)张淑平(天津医科大学附属肿瘤医院)罗冉(上海交通大学医学院附属新华医院)路红(天津医科大学附属肿瘤医院) 基于乳腺磁共振成像的人工智能模型应用于乳腺疾病的诊疗,对提高乳腺癌诊断准确度及早期预测乳腺癌疗效具有价值。多中心、大样本及标准化的乳腺磁共振成像数据库是开发基于乳腺磁共振成像的人工智能模型的必要基础。结合联邦学习及科学数据管理准则FAIR(可查询、可访问、可交互、可再用)有助于促进多中心乳腺磁共振成像数据库构建、管理及使用,进而开发高效、准确的基于乳腺磁共振成像的人工智能模型,并辅助临床进行乳腺疾病诊疗决策。本共识旨在对构建高质量、标准化的乳腺磁共振成像公开数据库给予示范及引导。...