TabSurv：乳腺癌预后新工具

一项发表在预印本平台medRxiv上的研究提出了TabSurv，这是一种基于表格基础模型的生存分析框架，专门用于乳腺癌预后预测。该模型能够处理右删失数据，并在异质性队列中稳定部署，无需针对特定任务进行重新训练。研究团队利用基因表达数据训练了该模型，并在多个独立队列中验证了其性能。结果表明，TabSurv在预测准确性上优于传统模型，且对不同人群的适应性更强。该研究为个性化治疗决策提供了新工具，但需要进一步同行评审。