論文の概要: MARIA: a Multimodal Transformer Model for Incomplete Healthcare Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14810v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 13:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:59.914261
• Title: MARIA: a Multimodal Transformer Model for Incomplete Healthcare Data
• Title（参考訳）: MARIA:不完全な医療データのためのマルチモーダルトランスフォーマーモデル
• Authors: Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi,
• Abstract要約: MARIAはトランスフォーマーベースのディープラーニングモデルであり、欠けているデータ問題に対処するために設計されている。 命令に依存する従来のアプローチとは異なり、MARIAはマスク付き自己注意機構を使用している。 MARIAは、さまざまなレベルのデータ不完全性に対するパフォーマンスとレジリエンスの観点から、既存のメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.02138250640885
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 医療におけるマルチモーダルデータの統合は、包括的な診断および予測モデルを開発する上で重要である。 しかし、実際のアプリケーションでは、欠落したデータを管理することが大きな課題である。 中間核融合戦略を通じてこれらの課題に対処するための新しいトランスフォーマーベースディープラーニングモデルであるMARIA(Multimodal Attention Resilient to Incomplete datA)を紹介する。 命令に依存する従来のアプローチとは異なり、MARIAは、合成値を生成することなく利用可能なデータのみを処理するマスク付き自己認識機構を使用している。 このアプローチにより、不完全なデータセットを効果的に処理し、堅牢性を高め、命令法によって導入されたバイアスを最小限にすることができる。 我々は,MARIAを8つの診断・予後タスクにまたがる10の最先端の機械学習モデルとディープラーニングモデルと比較した。 その結果、MARIAは、さまざまなレベルのデータ不完全性に対して、パフォーマンスとレジリエンスの点で既存の手法よりも優れており、重要な医療応用の可能性を強調している。

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