Continually Evolved Multimodal Foundation Models for Cancer Prognosis

📄 arXiv: 2501.18170v2 📥 PDF

作者: Jie Peng, Shuang Zhou, Longwei Yang, Yiran Song, Mohan Zhang, Kaixiong Zhou, Feng Xie, Mingquan Lin, Rui Zhang, Tianlong Chen

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-30 (更新: 2025-02-01)

备注: 9 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出持续演进的多模态基础模型，提升癌症预后预测的泛化性和准确性。

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

关键词: 癌症预后 多模态融合 持续学习 基础模型 医学图像

📋 核心要点

  1. 现有癌症预后方法难以整合分布各异的新数据，导致泛化能力不足，限制了实际应用。
  2. 论文提出持续演进的多模态基础模型，旨在捕捉模态间复杂的相互依赖关系，提升模型适应性。
  3. 在TCGA数据集上的实验表明，该方法能有效提升癌症预后预测的准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

癌症预后是预测患者结局和生存率的关键任务。为了提高预测准确性，以往研究整合了临床笔记、医学图像和基因组数据等多种数据模态，利用它们的互补信息。然而，现有方法面临两个主要限制。首先，它们难以将具有不同分布的新数据（如来自不同医院的患者记录）纳入训练，导致泛化能力欠佳，在实际应用中的效用有限。其次，大多数多模态融合方法依赖于简单的连接或特定于任务的流程，无法捕捉模态之间复杂的相互依赖关系。为了解决这些问题，我们提出了一种持续演进的多模态基础模型。在TCGA数据集上的大量实验证明了我们方法的有效性，突出了其通过实现稳健和自适应的多模态集成来推进癌症预后的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有癌症预后模型在整合来自不同来源、具有不同分布的数据时表现不佳，无法有效利用不断更新的患者数据。此外，传统的多模态融合方法（如简单拼接）无法充分挖掘不同模态之间的复杂关联，限制了预测性能的提升。

核心思路：论文的核心思路是构建一个能够持续学习和适应新数据的多模态基础模型。通过持续学习，模型可以逐步适应不同数据分布，提高泛化能力。同时，模型设计旨在捕捉不同模态之间的复杂依赖关系，从而更有效地利用多模态信息进行预测。

技术框架：该方法构建了一个多模态基础模型，并采用持续学习策略进行训练。整体流程包括：1) 使用初始数据集预训练模型；2) 接收新的数据批次，并利用持续学习算法更新模型参数，以适应新的数据分布；3) 在更新后的模型上进行癌症预后预测。具体模块可能包括：多模态特征提取模块、模态融合模块、预测模块和持续学习模块。

关键创新：该方法的关键创新在于将持续学习与多模态基础模型相结合，使其能够不断适应新的数据分布，并有效捕捉模态间的复杂关系。与传统的静态模型相比，该模型具有更强的泛化能力和适应性。与简单的多模态融合方法相比，该模型能够更充分地利用多模态信息。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明（未知）。持续学习的具体算法（如iCaRL、EWC等）也未明确指出（未知）。多模态特征提取模块和模态融合模块的具体实现方式（如Transformer、GNN等）也未明确说明（未知）。

📊 实验亮点

论文在TCGA数据集上进行了实验，验证了所提出方法的有效性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未提供（未知），需要在论文正文中查找。但摘要强调了该方法在稳健性和自适应性方面的优势，表明其在癌症预后预测方面具有显著潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床决策支持系统，帮助医生更准确地预测癌症患者的预后，从而制定更个性化的治疗方案。通过整合来自不同医院和研究中心的数据，该模型可以不断提升预测准确性，为癌症研究和治疗提供更强大的工具。未来，该方法还可以扩展到其他疾病的预后预测，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Cancer prognosis is a critical task that involves predicting patient outcomes and survival rates. To enhance prediction accuracy, previous studies have integrated diverse data modalities, such as clinical notes, medical images, and genomic data, leveraging their complementary information. However, existing approaches face two major limitations. First, they struggle to incorporate newly arrived data with varying distributions into training, such as patient records from different hospitals, thus rendering sub-optimal generalizability and limited utility in real-world applications. Second, most multimodal integration methods rely on simplistic concatenation or task-specific pipelines, which fail to capture the complex interdependencies across modalities. To address these, we propose a continually evolving multi-modal foundation model. Extensive experiments on the TCGA dataset demonstrate the effectiveness of our approach, highlighting its potential to advance cancer prognosis by enabling robust and adaptive multimodal integration.