基于多模态AI的多癌种早期预测方法

本申请涉及肿瘤早筛与人工智能辅助诊断领域，公开了基于多模态AI的多癌种早期预测方法，基于多模态AI的多癌种早期预测方法包括通过采集血浆、尿液与呼气样本，提取cfDNA片段特征、外泌体糖基化蛋白与VOCs信号，融合建模，输出癌变概率、组织定位及药物敏感性结果；基于多模态AI的多癌种早期预测系统包括cfDNA片段特征采集模块，外泌体蛋白组检测模块，呼气VOCs分析模块，特征预处理模块，图神经网络建模模块，输出模块。本发明通过整合cfDNA结构特征、呼气VOCs迁移谱及外泌体蛋白信息，结合图神经网络实现多模态联合建模，提升早期癌变信号识别与组织定位精度，同时输出含置信度的多维预测结果，增强临床适用性与诊断可靠性。