Multimodal AI-driven Biomarker for Early Detection of Cancer Cachexia

作者: Sabeen Ahmed, Nathan Parker, Margaret Park, Evan W. Davis, Jennifer B. Permuth, Matthew B. Schabath, Yasin Yilmaz, Ghulam Rasool

发布时间: 2025-03-11

来源: arxiv

研究方向: 癌症 cachexia 的早期检测和预测

主要内容

该研究提出了一种基于多模态 AI 的癌症 cachexia 早期检测生物标志物，通过整合患者数据，包括人口统计学、疾病状态、实验室报告、影像学检查（CT 扫描）和临床记录，以提高癌症 cachexia 的预测准确性。

1. 提出了一种新的基于多模态 AI 的癌症 cachexia 早期检测方法。

2. 利用开源大型语言模型（LLMs）和基于医疗数据的底层模型进行训练。

3. 结合了多种数据类型，包括人口统计学、疾病状态、实验室报告、影像学检查和临床记录。

4. 实现了对缺失数据的处理，增强了模型的实用性。

5. 引入了模型置信度估计，可以识别需要专家审查的病例。

6. 提高了癌症 cachexia 诊断的准确性，有助于个性化干预和治疗。

7. 为癌症 cachexia 的早期检测提供了一种可扩展且临床可行的解决方案。

1. 机器学习框架

2. 多模态数据整合

3. 开源大型语言模型（LLMs）和底层模型

4. 数据预处理和特征提取

5. 机器学习模型训练和评估

6. 模型置信度估计

实验结果表明，整合多种数据模态可以显著提高癌症 cachexia 诊断的准确性。与单一数据模态相比，多模态嵌入模型在预测精度和置信度方面表现最佳。模型置信度分析表明，当数据来源冲突时，模型置信度会降低，这有助于识别需要专家评估的病例。

未来工作将包括进一步优化模型，提高其在更多临床场景中的适用性和准确性。此外，研究还将探索如何将模型应用于其他类型的癌症 cachexia，以及如何将模型与其他治疗方法相结合，以提高患者的生存率。