論文の概要: Automated Ensemble Multimodal Machine Learning for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18227v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 17:46:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 13:09:36.668392
• Title: Automated Ensemble Multimodal Machine Learning for Healthcare
• Title（参考訳）: 医療用マルチモーダル機械学習の自動化
• Authors: Fergus Imrie, Stefan Denner, Lucas S. Brunschwig, Klaus Maier-Hein, Mihaela van der Schaar,
• Abstract要約: 本稿では,自動機械学習を用いた構造化臨床(タブラル)データと医用画像の統合を実現するマルチモーダルフレームワークAutoPrognosis-Mを紹介する。 AutoPrognosis-Mには、畳み込みニューラルネットワークとビジョントランスフォーマーを含む17のイメージングモデルと、3つの異なるマルチモーダル融合戦略が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.500923923797835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 医学や医療における機械学習の応用は、多くの診断および予後モデルの作成につながった。 しかし、その成功にもかかわらず、現在のアプローチは一般に単一のモダリティのデータを用いて予測を発行する。 これは、複数の情報源から多様な情報を利用する臨床医の意思決定とは対照的である。 いくつかのマルチモーダル機械学習アプローチが存在するが、マルチモーダルシステムの開発における重要な課題は、臨床応用を妨げている。 本稿では,自動機械学習を用いた構造化臨床(タブラル)データと医用画像の統合を実現するマルチモーダルフレームワークAutoPrognosis-Mを提案する。 AutoPrognosis-Mには、畳み込みニューラルネットワークとビジョントランスフォーマーを含む17のイメージングモデルと、3つの異なるマルチモーダル融合戦略が含まれている。 マルチモーダル皮膚病変データセットを用いたイラストレーションアプリケーションでは,マルチモーダル機械学習の重要性と,アンサンブル学習を用いたマルチフュージョン戦略を組み合わせる能力を強調した。 コミュニティのためのツールとして当社のフレームワークをオープンソースとして公開し、医療におけるマルチモーダル機械学習の獲得を加速し、さらなるイノベーションを促進することを期待しています。

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