El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo CGN (Cross-Attention Graph Neural Network) que utiliza la atención cruzada y la red neuronal gráfica dirigida para fusionar la información clínica para grupos de alto riesgo de cáncer de pulmón de la medicina occidental y oriental con imágenes múltiples de tomografía computarizada (TC) abdominal para predecir con precisión la progresión de los nódulos pulmonares.

nódulos pulmonares; predicción de la progresión; fusión de datos multimodales; atención cruzada; red neuronal gráfica dirigida; alto riesgo de cáncer de pulmón; evaluación clínica de medicina occidental y oriental