ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Онтология-ориентированный нейросимвольный convNeXtV2–swin transformer для объяснимой цитологической классификации папиллярного рака щитовидной железы
Оригинальное название: Ontology-guided neuro-symbolic convNeXtV2–swin transformer for explainable cytological classification of papillary thyroid carcinoma
Исследователи разработали гибридную модель, объединяющую тонкую клеточную и ядерную детализацию с более широким пространственным контекстом, чтобы преодолеть трудности классификации папиллярного рака щитовидной железы по цитологическим данным. Она достигла точности 96.19% на независимом тестовом наборе и 91.4% на внешнем тестировании. Анализ атрибуции и онтология-ориентированная интерпретация поддерживали объяснения, опирающиеся на патологические данные, но не обеспечивали независимого выявления биомаркеров или патологической аргументации, эквивалентной экспертной.