Automated Ensemble Multimodal Machine Learning for Healthcare

📄 arXiv: 2407.18227v1 📥 PDF

作者: Fergus Imrie, Stefan Denner, Lucas S. Brunschwig, Klaus Maier-Hein, Mihaela van der Schaar

分类: cs.LG

发布日期: 2024-07-25

DOI: 10.1109/JBHI.2025.3530156

💡 一句话要点

AutoPrognosis-M：用于医疗保健的自动化集成多模态机器学习框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 自动化机器学习 医疗保健 疾病诊断 预后预测 集成学习 医学图像分析

📋 核心要点

  1. 现有医疗预测模型通常依赖单一数据模态，忽略了临床医生整合多源信息的实践，限制了诊断和预后的准确性。
  2. AutoPrognosis-M框架通过自动化机器学习，整合结构化临床数据和医学图像，实现更全面的多模态数据融合。
  3. 该框架集成了多种图像模型和融合策略，并通过集成学习提升性能，在皮肤病变数据集上验证了多模态学习的有效性。

📝 摘要（中文）

医学和医疗保健领域的机器学习应用已经产生了大量的诊断和预后模型。然而，尽管取得了成功，目前的方法通常只使用来自单一模态的数据进行预测。这与临床医生利用来自多个来源的多样化信息进行决策形成了鲜明对比。虽然存在一些多模态机器学习方法，但在开发多模态系统方面仍然存在重大挑战，阻碍了临床应用。本文介绍了一个多模态框架AutoPrognosis-M，它能够使用自动化机器学习集成结构化临床（表格）数据和医学图像。AutoPrognosis-M包含17个图像模型，包括卷积神经网络和视觉Transformer，以及三种不同的多模态融合策略。在一个使用多模态皮肤病变数据集的示例应用中，我们强调了多模态机器学习的重要性以及使用集成学习结合多种融合策略的力量。我们已经开源了我们的框架，作为社区的工具，并希望它能加速多模态机器学习在医疗保健领域的应用，并激发进一步的创新。

🔬 方法详解

问题定义：现有医疗预测模型通常只利用单一模态的数据，例如仅使用临床表格数据或仅使用医学图像。然而，临床医生在实际诊断和预后过程中会综合考虑来自多个来源的信息。因此，如何有效地整合来自不同模态的数据，构建更准确、更可靠的预测模型，是当前面临的挑战。现有方法在多模态融合方面存在局限性，且缺乏自动化工具来简化多模态模型的开发和部署。

核心思路：AutoPrognosis-M的核心思路是通过自动化机器学习（AutoML）技术，简化多模态医疗数据的集成和分析过程。该框架旨在自动选择和配置最佳的图像模型、融合策略和集成方法，从而实现高性能的多模态预测。通过集成多种模型和策略，AutoPrognosis-M能够充分利用不同模态数据的互补信息，提高预测的准确性和鲁棒性。

技术框架：AutoPrognosis-M框架包含以下主要模块：1) 数据预处理模块，用于处理结构化临床数据和医学图像数据；2) 特征提取模块，包含17种图像模型（如卷积神经网络和视觉Transformer），用于从医学图像中提取特征；3) 多模态融合模块，包含三种不同的融合策略，用于将来自不同模态的特征进行融合；4) 模型集成模块，使用集成学习方法结合多种融合策略的结果，生成最终的预测；5) AutoML模块，用于自动选择和配置最佳的模型和参数。

关键创新：AutoPrognosis-M的关键创新在于其自动化多模态机器学习的能力。它通过集成多种图像模型、融合策略和集成学习方法，并利用AutoML技术自动优化模型配置，从而简化了多模态医疗预测模型的开发和部署过程。与现有方法相比，AutoPrognosis-M能够更有效地利用多模态数据，提高预测的准确性和鲁棒性。

关键设计：AutoPrognosis-M的关键设计包括：1) 集成了多种预训练的图像模型，如ResNet、DenseNet和Vision Transformer，以适应不同类型的医学图像；2) 采用了三种不同的多模态融合策略，包括早期融合、晚期融合和中间融合，以探索不同模态数据之间的交互方式；3) 使用集成学习方法（如Stacking和Boosting）结合多种融合策略的结果，以提高预测的准确性和鲁棒性；4) 利用AutoML技术自动搜索最佳的模型配置和超参数，以简化模型开发过程。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在皮肤病变数据集上的实验结果表明，AutoPrognosis-M能够有效地整合临床数据和医学图像，提高诊断准确性。通过集成多种图像模型和融合策略，AutoPrognosis-M的性能优于单一模态模型和传统的多模态融合方法。实验还验证了集成学习在提高多模态预测性能方面的有效性。具体性能数据未知，但强调了多模态学习和集成学习的重要性。

🎯 应用场景

AutoPrognosis-M可广泛应用于医疗保健领域，例如疾病诊断、预后预测和个性化治疗方案制定。通过整合临床数据和医学图像，该框架能够为医生提供更全面、更准确的决策支持，提高医疗效率和患者预后。未来，AutoPrognosis-M有望扩展到其他医疗领域，并与其他医疗信息系统集成，实现更智能化的医疗服务。

📄 摘要（原文）

The application of machine learning in medicine and healthcare has led to the creation of numerous diagnostic and prognostic models. However, despite their success, current approaches generally issue predictions using data from a single modality. This stands in stark contrast with clinician decision-making which employs diverse information from multiple sources. While several multimodal machine learning approaches exist, significant challenges in developing multimodal systems remain that are hindering clinical adoption. In this paper, we introduce a multimodal framework, AutoPrognosis-M, that enables the integration of structured clinical (tabular) data and medical imaging using automated machine learning. AutoPrognosis-M incorporates 17 imaging models, including convolutional neural networks and vision transformers, and three distinct multimodal fusion strategies. In an illustrative application using a multimodal skin lesion dataset, we highlight the importance of multimodal machine learning and the power of combining multiple fusion strategies using ensemble learning. We have open-sourced our framework as a tool for the community and hope it will accelerate the uptake of multimodal machine learning in healthcare and spur further innovation.