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Accès ouvert déclaré 2026 article

Multimodal AI-driven analysis in breast and lung cancer: insights from the OPTIMA prototyping workshop

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7Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, de, us, es, it, nl, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This paper reports on insights from the OPTIMA (Optimal Treatment for Patients with Solid Tumours in Europe Through Artificial Intelligence) prototyping workshop held in Berlin from November 6 to November 8, 2024. Through integrated analysis of clinical, genomic, imaging and pathology data, we addressed the following key challenges in breast and lung cancer management: utility of comprehensive genomic profiling in metastatic breast cancer settings; relevance of tumor heterogeneity for predicting treatment response; development of less invasive technologies for assessing tumor biology; and treatment outcomes in early stages of small cell lung cancer. Our findings demonstrate the potential of computational analysis using multiple data modalities to identify cancer molecular subtypes and enhance treatment selection and monitoring while highlighting important areas for future development to achieve the research objectives of the OPTIMA consortium.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Multimodal AI-driven analysis in breast and lung cancer: insights from the OPTIMA prototyping workshop
Date Crossref
02/04/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

AI in cancer detectionCancer Genomics and DiagnosticsRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging

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