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Este artículo destaca el excelente rendimiento del aprendizaje profundo en la integración de diversos tipos de datos para predecir la supervivencia. Sin embargo, los métodos multimodales existentes se centran en un solo tipo de cáncer e ignoran la dificultad de generalizar entre ellos. Los investigadores revelaron inicialmente que los modelos de predicción multimodal, a pesar de la necesidad de robustez en entornos clínicos, generalmente presentan un rendimiento inferior al de los modelos unimodales en situaciones que van más allá de los tipos de cáncer. Para abordar esto, proponemos una nueva tarea, "Generalización de Dominio Único entre Cánceres para el Pronóstico Multimodal", que evalúa si los modelos entrenados con un solo tipo de cáncer pueden generalizarse a tipos de cáncer no detectados. Identificamos dos desafíos clave: la degradación de las características modales débiles y la integración multimodal ineficiente. Para abordar estos desafíos, presentamos dos módulos listos para usar: el Reequilibrador de Información Dispersa de Dirac (SDIR) y el Entrelazamiento de Distribución con Conocimiento del Cáncer (CADE). SDIR aplica la esparsificación basada en Bernoulli y la estabilización basada en Dirac para mitigar el predominio de las características fuertes y mejorar las señales modales débiles. CADE está diseñado para sintetizar distribuciones de dominios diana mediante la integración de señales morfológicas locales y la expresión génica global en el espacio latente. Demuestra un excelente rendimiento de generalización en experimentos de referencia con cuatro tipos de cáncer, sentando las bases para una predicción multimodal práctica y robusta en todos los tipos de cáncer. El código está disponible en https://github.com/HopkinsKwong/MCCSDG .
Primero identificamos el problema de generalización entre cánceres en los modelos de predicción de supervivencia multimodal y presentamos nuevos desafíos y metodologías para abordarlo.
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Aprovechar las características modales débiles y mejorar la eficiencia de la integración multimodal a través de los módulos SDIR y CADE.
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Verificación del excelente desempeño de generalización del método propuesto a través de experimentos de referencia en cuatro tipos de cáncer.
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Sugerimos la posibilidad de desarrollar un modelo predictivo multimodal que sea práctico y sólido en todos los tipos de cáncer.
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Limitations:
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El rendimiento de la generalización se evaluó utilizando un conjunto de datos limitado de cuatro tipos de cáncer. Es necesario ampliarlo a un conjunto de datos más diverso y completo sobre los tipos de cáncer.
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El método propuesto carece de un análisis comparativo con otros métodos de aprendizaje multimodal de vanguardia. Se requieren experimentos comparativos adicionales con otros métodos.
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Faltan descripciones detalladas de la optimización de parámetros en los módulos SDIR y CADE. Se necesita una descripción detallada de las estrategias de ajuste de hiperparámetros de los módulos.
