Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này nhấn mạnh hiệu suất vượt trội của học sâu trong việc tích hợp các loại dữ liệu đa dạng để dự đoán khả năng sống sót, nhưng các phương pháp đa phương thức hiện có lại tập trung vào một loại ung thư duy nhất và bỏ qua khó khăn trong việc khái quát hóa trên nhiều loại ung thư. Các nhà nghiên cứu lần đầu tiên phát hiện ra rằng các mô hình dự đoán đa phương thức, mặc dù cần độ tin cậy cao trong các bối cảnh lâm sàng, thường hoạt động kém hiệu quả hơn các mô hình đơn phương thức trong các tình huống vượt ra ngoài loại ung thư. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một nhiệm vụ mới, "Tổng quát hóa miền đơn ung thư cho tiên lượng đa phương thức", để đánh giá liệu các mô hình được huấn luyện trên một loại ung thư duy nhất có thể khái quát hóa cho các loại ung thư chưa được biết đến hay không. Chúng tôi xác định hai thách thức chính: các đặc điểm mô hình yếu bị suy giảm và tích hợp đa phương thức kém hiệu quả. Để giải quyết những thách thức này, chúng tôi giới thiệu hai mô-đun plug-and-play: Sparse Dirac Information Rebalancer (SDIR) và Cancer-aware Distribution Entanglement (CADE). SDIR áp dụng phương pháp thưa thớt hóa dựa trên Bernoulli và ổn định hóa dựa trên Dirac để giảm thiểu sự chiếm ưu thế của các đặc điểm mạnh và tăng cường các tín hiệu mô hình yếu. CADE được thiết kế để tổng hợp các phân phối miền mục tiêu bằng cách tích hợp các tín hiệu hình thái cục bộ và biểu hiện gen toàn cục trong không gian tiềm ẩn. Nó chứng minh hiệu suất tổng quát hóa tuyệt vời trong các thí nghiệm chuẩn trên bốn loại ung thư, đặt nền tảng cho khả năng dự đoán đa phương thức thực tế và mạnh mẽ trên nhiều loại ung thư. Mã có sẵn tại https://github.com/HopkinsKwong/MCCSDG .
ĐầU tiên, chúng tôi xác định vấn đề khái quát hóa ung thư chéo trong các mô hình dự đoán khả năng sống sót đa phương thức và đưa ra những thách thức và phương pháp mới để giải quyết vấn đề này.
◦
Tận dụng các tính năng mô hình yếu và cải thiện hiệu quả tích hợp đa mô hình thông qua các mô-đun SDIR và CADE.
◦
Xác minh hiệu suất tổng quát tuyệt vời của phương pháp đề xuất thông qua các thí nghiệm chuẩn trên bốn loại ung thư.
◦
Đề Xuất khả năng phát triển một mô hình dự đoán đa phương thức thực tế và mạnh mẽ trên nhiều loại ung thư.
•
Limitations:
◦
Hiệu suất tổng quát hóa được đánh giá bằng cách sử dụng một tập dữ liệu giới hạn gồm bốn loại ung thư. Cần mở rộng thêm để có một tập dữ liệu đa dạng và toàn diện hơn về các loại ung thư.
◦
Phương pháp đề xuất thiếu phân tích so sánh với các phương pháp học tập đa phương thức hiện đại khác. Cần có thêm các thí nghiệm so sánh với các phương pháp khác.
◦
Thiếu mô tả chi tiết về tối ưu hóa tham số trong các mô-đun SDIR và CADE. Cần có mô tả chi tiết về các chiến lược điều chỉnh siêu tham số của các mô-đun.
