# SPARC临床基础模型

癌症治疗副作用的预测长期依赖少数变量构成的静态评分表。SPARC把血常规、综合代谢面板与生命体征的纵向序列作为建模对象，先在22.4万名患者、约1.02亿条测量上预训练，再针对死亡、贫血、中性粒细胞减少、发热性中性粒细胞减少、急性肾损伤和肝毒性等任务微调。模型在同中心留出集、前瞻队列以及多家外部医院队列上取得领先或相当的表现，并能按预测风险分层找出最可能从G-CSF预防中获益的患者。

癌症治疗副作用的预测长期依赖少数变量构成的静态评分表。SPARC把血常规、综合代谢面板与生命体征的纵向序列作为建模对象，先在22.4万名患者、约1.02亿条测量上预训练，再针对死亡、贫血、中性粒细胞减少、发热性中性粒细胞减少、急性肾损伤和肝毒性等任务微调。模型在同中心留出集、前瞻队列以及多家外部医院队列上取得领先或相当的表现，并能按预测风险分层找出最可能从G-CSF预防中获益的患者。