该研究基于 2012 年 9 月至 2023 年 10 月间接受免疫治疗的晚期 NSCLC 患者数据，提出一套基于临床-血液数据（CB）与多模态的个性化治疗选择分析框架，包含医学图像基础模型特征提取、早期融合（MLEF）与中间融合（DLIF）模型对比评估、可解释性与公平性分析，并开展临床可用性研究评估工具的现实临床价值。核心预测 AI 模型基于合并队列 C23 构建，其中 400 名患者可获得 CB 和两种影像学模式的数据，339 名患者具备四种影像学模式的全部数据；C2 = 1437，C3 = 638，合计 2075 例。MIL 把单个患者表达成一组向量包，每个患者包内实例数量可变，该设计天然适配 I³LUNG 这类只有少数患者拥有全套多模态数据的肿瘤真实世界数据集。