MARIA: a Multimodal Transformer Model for Incomplete Healthcare Data

📄 arXiv: 2412.14810v2 📥 PDF

作者: Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-04-30)

DOI: 10.1016/j.compbiomed.2025.110843

💡 一句话要点

提出MARIA模型，解决医疗多模态数据缺失下的诊断与预测难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 数据缺失 Transformer 自注意力机制 医疗健康 诊断预测 中间融合

📋 核心要点

  1. 医疗数据常存在缺失，传统方法依赖插补易引入偏差，影响诊断和预测模型的准确性。
  2. MARIA模型采用掩码自注意力机制，直接处理现有数据，避免了数据插补带来的潜在偏差。
  3. 实验结果表明，MARIA在多种诊断和预后任务中，性能优于现有模型，且对数据缺失更具鲁棒性。

📝 摘要（中文）

在医疗健康领域，多模态数据的整合对于开发全面的诊断和预测模型至关重要。然而，在实际应用中，管理缺失数据仍然是一个重大挑战。我们提出了MARIA（Multimodal Attention Resilient to Incomplete datA），一种新颖的基于Transformer的深度学习模型，旨在通过中间融合策略应对这些挑战。与依赖于数据插补的传统方法不同，MARIA利用掩码自注意力机制，仅处理可用的数据，无需生成合成值。这种方法使其能够有效地处理不完整的数据集，增强鲁棒性，并最大限度地减少插补方法引入的偏差。我们针对8个诊断和预后任务，在10个最先进的机器学习和深度学习模型上评估了MARIA。结果表明，MARIA在性能和对不同程度数据不完整性的适应性方面均优于现有方法，突显了其在关键医疗健康应用中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：医疗领域的多模态数据融合面临数据缺失的普遍问题。现有方法通常采用数据插补，但插补过程可能引入偏差，降低模型的准确性和可靠性。因此，如何在数据不完整的情况下，有效利用多模态信息进行诊断和预测是一个关键挑战。

核心思路：MARIA的核心思路是避免数据插补，直接利用可用的多模态数据进行学习。通过掩码自注意力机制，模型可以专注于已有的信息，忽略缺失部分的影响，从而提高模型在数据不完整情况下的鲁棒性和准确性。

技术框架：MARIA模型采用基于Transformer的中间融合架构。首先，对每个模态的数据进行独立编码。然后，将编码后的特征进行融合，并通过掩码自注意力机制进行处理。最后，利用融合后的特征进行诊断或预测任务。整体流程包括数据预处理、模态编码、特征融合、掩码自注意力处理和任务预测等阶段。

关键创新：MARIA的关键创新在于其掩码自注意力机制的应用。该机制允许模型在处理多模态数据时，仅关注可用的信息，而忽略缺失部分的影响。这与传统的插补方法形成鲜明对比，避免了因插补引入的偏差，提高了模型的鲁棒性。

关键设计：MARIA模型的关键设计包括：1) 使用Transformer编码器对每个模态的数据进行编码；2) 采用中间融合策略，在编码后将多模态特征进行融合；3) 使用掩码自注意力机制，根据数据的缺失情况动态调整注意力权重；4) 使用交叉熵损失函数进行模型训练，并采用Adam优化器进行参数更新。具体的参数设置需要根据不同的数据集和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MARIA模型在8个诊断和预后任务上进行了评估，并与10个最先进的机器学习和深度学习模型进行了比较。实验结果表明，MARIA在性能和对数据不完整性的适应性方面均优于现有方法。具体而言，MARIA在不同程度的数据缺失情况下，仍能保持较高的预测准确率，证明了其在实际医疗应用中的潜力。

🎯 应用场景

MARIA模型可应用于多种医疗健康场景，例如疾病诊断、预后预测、个性化治疗方案制定等。通过有效处理不完整的多模态数据，MARIA能够提高医疗决策的准确性和可靠性，辅助医生进行更精准的诊断和治疗，最终改善患者的健康状况和生活质量。未来，该模型有望在远程医疗、智能健康监测等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In healthcare, the integration of multimodal data is pivotal for developing comprehensive diagnostic and predictive models. However, managing missing data remains a significant challenge in real-world applications. We introduce MARIA (Multimodal Attention Resilient to Incomplete datA), a novel transformer-based deep learning model designed to address these challenges through an intermediate fusion strategy. Unlike conventional approaches that depend on imputation, MARIA utilizes a masked self-attention mechanism, which processes only the available data without generating synthetic values. This approach enables it to effectively handle incomplete datasets, enhancing robustness and minimizing biases introduced by imputation methods. We evaluated MARIA against 10 state-of-the-art machine learning and deep learning models across 8 diagnostic and prognostic tasks. The results demonstrate that MARIA outperforms existing methods in terms of performance and resilience to varying levels of data incompleteness, underscoring its potential for critical healthcare applications.