ALTER는 병리학 진단을 위해 기가픽셀 전체 슬라이드 이미지(WSI), 유전체 정보, 병리 보고서를 통합하는 any-to-any 삼중 모드 사전 학습 프레임워크입니다. 기존 딥러닝 기반 병리학 진단의 한계점인 이질적인 데이터 유형 통합의 어려움, 모달리티 누락 상황에 대한 유연성 부족, 다양한 하위 작업에 대한 통합 모델의 필요성을 해결하기 위해 제안되었습니다. ALTER는 어떤 모달리티의 부분 집합으로도 사전 학습이 가능하며, WSI 중심 접근 방식을 넘어 강력한 교차 모달 표현을 학습할 수 있습니다. 생존 예측, 암 하위 유형 분류, 유전자 돌연변이 예측, 보고서 생성 등 광범위한 임상 과제에서 최첨단 기준 모델과 비교하여 우수하거나 비슷한 성능을 달성했습니다.
