論文の概要: HoneyBee: A Scalable Modular Framework for Creating Multimodal Oncology Datasets with Foundational Embedding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07460v5
• Date: Wed, 27 Aug 2025 14:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 14:51:02.850336
• Title: HoneyBee: A Scalable Modular Framework for Creating Multimodal Oncology Datasets with Foundational Embedding Models
• Title（参考訳）: HoneyBee: 基本埋め込みモデルによるマルチモーダルオンコロジーデータセット作成のためのスケーラブルなモジュールフレームワーク
• Authors: Aakash Tripathi, Asim Waqas, Matthew B. Schabath, Yasin Yilmaz, Ghulam Rasool,
• Abstract要約: HONeYBEEは、腫瘍学の応用のために、マルチモーダルなバイオメディカルデータを統合したオープンソースのフレームワークである。 臨床データ(構造化および非構造化)、全スライダー画像、放射線スキャン、分子プロファイルを処理し、統合された患者レベルの埋め込みを生成する。 これらの埋め込みは生存予測、がん型の分類、患者の類似性検索、コホートクラスタリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.03503711055749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: HONeYBEE (Harmonized ONcologY Biomedical Embedding Encoder) is an open-source framework that integrates multimodal biomedical data for oncology applications. It processes clinical data (structured and unstructured), whole-slide images, radiology scans, and molecular profiles to generate unified patient-level embeddings using domain-specific foundation models and fusion strategies. These embeddings enable survival prediction, cancer-type classification, patient similarity retrieval, and cohort clustering. Evaluated on 11,400+ patients across 33 cancer types from The Cancer Genome Atlas (TCGA), clinical embeddings showed the strongest single-modality performance with 98.5% classification accuracy and 96.4% precision@10 in patient retrieval. They also achieved the highest survival prediction concordance indices across most cancer types. Multimodal fusion provided complementary benefits for specific cancers, improving overall survival prediction beyond clinical features alone. Comparative evaluation of four large language models revealed that general-purpose models like Qwen3 outperformed specialized medical models for clinical text representation, though task-specific fine-tuning improved performance on heterogeneous data such as pathology reports.
• Abstract（参考訳）: HONeYBEE (Harmonized OncologY Biomedical Embedding Encoder) は、腫瘍学応用のためのマルチモーダルバイオメディカルデータを統合したオープンソースのフレームワークである。 臨床データ(構造化および非構造化)、全スライディング画像、放射線スキャン、分子プロファイルを処理し、ドメイン固有の基礎モデルと融合戦略を用いて統合された患者レベルの埋め込みを生成する。 これらの埋め込みは生存予測、がん型の分類、患者の類似性検索、コホートクラスタリングを可能にする。 The Cancer Genome Atlas (TCGA) の33種類の癌に対して11,400人以上の患者に評価され、臨床埋め込みは98.5%の分類精度と96.4%の精度で、最も高い単一モダリティ性能を示した。 彼らはまた、多くのがん種で最も生存率の高い予測基準を達成した。 マルチモーダル・フュージョンは特定の癌に対して相補的な利点を与え、臨床像以外の生存率予測を改善した。 4つの大規模言語モデルの比較評価の結果,Qwen3のような汎用モデルは,臨床テキスト表現のための専門的な医療モデルよりも優れていたが,タスク固有の微調整により,病理報告などの異種データの性能が向上した。

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