斯坦福医学院的科研团队近日成功研发了一款名为MUSK的AI模型，该模型通过结合医学图像和文本数据，能够精准预测癌症患者的预后和治疗反应。MUSK模型的独特之处在于其突破性地整合了视觉数据（如病理图像）和文本数据（如病历和临床记录），从而更全面地理解患者病情。

该模型在庞大的非配对多模态数据集上进行了预训练，极大地扩展了其学习范围，使其比传统AI模型更具适应性和定制化能力。通过5000万张病理图像和超过10亿条医学文本的训练，MUSK模型可以准确预测16种癌症类型的患者生存率和治疗反应。

此外，MUSK模型能够分析包括患者人口统计学信息和病史在内的数千个数据点，更准确地确定哪些疗法（例如免疫疗法）对个体患者最有效。相比传统方法，MUSK模型在预测生存率、免疫治疗适用性以及五年内黑色素瘤复发风险方面的准确性均有显著提升。

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