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精确医学是一种考虑和预防疾病的新兴方法，考虑到基因，环境和生活方式的个体变化。目的是更精确地预测治疗和预防策略，这将适用于一群特定疾病的人。在肿瘤学中，精密医学意味着每个人收集的数据的大幅增加，其特征是多种数据源。例如，除临床分析和病理图像外，接受晚期癌症接受治疗的患者通常还需要完全分子分析。因此，多模型数据整合方法（图像，临床，分子数据）对于允许单个预测模型的定义至关重要。本论文开发了整合和分析复杂且高维数据的计算方法，以创建对癌症进展，亚型分类和患者存活的个性化预测。关键贡献包括用于整合多模型数据的新策略，这些策略改善了基于人工智能的预测的解释性，从而确保它们在临床上相关且对从业者来说是可以理解的。通过应对数据复杂性和解释性的双重挑战，这项工作奠定了在临床决策中应用高级分析的基础知识，从而支持肿瘤学中更精确有效的治疗路径。
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