Accès ouvert déclaré 2026 article

An Artificial Intelligence (AI) model integrating multiscale foundation model histopathology representations with molecular and clinical features predicts early and late distant recurrence in TAILORx

Elizabeth C. Dees, Casey Bales, Thomas J. Saphner, Anthony Helmstetter, Md Ashequr Rahman, Della Makower, Joseph A. Sparano, D. Spetzler, Sisi Shao, Norman Wolmark, Milan Radovich, George W. Sledge, Sunil Badve, Ming Chen, Kathy S. Albain, John A. Olson, Matthew P. Goetz, Yating Cheng, D. F. Hayes, Eghbal Amidi, Andrew Hinton, Victoria Wang, Matthew Oberley, Norsang Lama, Charles E. Geyer, Virginia G. Kaklaman, Robert J. Gray, Timothy J. Whelan, Eleftherios P. Mamounas

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité

1Institutions déclarées

1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

University of North Carolina at Chapel Hill

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

Les sujets associés

AI in cancer detectionBreast Cancer Treatment StudiesBreast Lesions and Carcinomas

Lire en accès ouvert Consulter la publication primaire Ouvrir le DOI

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.