示例成品 · 平台演示，按左边这组点选真跑出来的
==[成稿]==
关于《基于深度学习的早期肺癌影像学诊断模型构建与验证》的评审意见
一、总体评价
本文针对早期肺癌影像学诊断准确率低的问题，构建了多模态深度学习模型并进行回顾性验证，选题具有较高的临床应用价值。研究设计基本合理，数据量较充足，但方法学细节与结果论证存在不足，建议修改后录用。
二、具体意见
1. 创新性：模型架构融合了ResNet与Transformer，具备一定新意，但未阐明该融合机制在肺结节特征提取上相较于单一架构的具体优势，建议补充消融实验予以佐证。
2. 方法学：训练集与测试集划分未说明是否按患者个体划分。若同一患者的多张切片分散在两组，将导致数据泄露，严重影响验证结果可靠性，需予修正。
3. 结果分析：模型在测试集AUC达0.89，但敏感度仅为0.72。早期肺癌诊断对敏感度要求极高，作者需讨论此漏诊风险的临床可接受度，并分析低敏感度的潜在原因。
4. 规范性：图2坐标轴缺失单位，表1部分变量未标注P值，请按学术规范补充完善。
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