論文の概要: A systematic review of challenges and proposed solutions in modeling multimodal data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06945v1
• Date: Sun, 11 May 2025 11:23:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.126723
• Title: A systematic review of challenges and proposed solutions in modeling multimodal data
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータのモデリングにおける課題と提案された解決策の体系的レビュー
• Authors: Maryam Farhadizadeh, Maria Weymann, Michael Blaß, Johann Kraus, Christopher Gundler, Sebastian Walter, Noah Hempen, Harald Binde, Nadine Binder,
• Abstract要約: 臨床研究における強力なアプローチとしてマルチモーダルデータモデリングが登場している。 この系統的なレビューは、69の研究から得られた知見を合成し、共通の障害を同定する。 本稿では,伝達学習,生成モデル,注意機構,有望なソリューションを提供するニューラルアーキテクチャ探索など,近年の方法論的進歩に注目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9674145073701153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal data modeling has emerged as a powerful approach in clinical research, enabling the integration of diverse data types such as imaging, genomics, wearable sensors, and electronic health records. Despite its potential to improve diagnostic accuracy and support personalized care, modeling such heterogeneous data presents significant technical challenges. This systematic review synthesizes findings from 69 studies to identify common obstacles, including missing modalities, limited sample sizes, dimensionality imbalance, interpretability issues, and finding the optimal fusion techniques. We highlight recent methodological advances, such as transfer learning, generative models, attention mechanisms, and neural architecture search that offer promising solutions. By mapping current trends and innovations, this review provides a comprehensive overview of the field and offers practical insights to guide future research and development in multimodal modeling for medical applications.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータモデリングは臨床研究において強力なアプローチとして現れており、イメージング、ゲノム学、ウェアラブルセンサー、電子健康記録などの多様なデータタイプの統合を可能にしている。 診断精度を改善し、パーソナライズされたケアをサポートする可能性があるが、そのような異種データのモデリングは重要な技術的課題を示す。 この体系的なレビューでは、69の研究から得られた発見を合成し、モダリティの欠如、限られたサンプルサイズ、次元の不均衡、解釈可能性の問題、最適融合手法の発見など、共通の障害を特定する。 本稿では,伝達学習,生成モデル,注意機構,有望なソリューションを提供するニューラルアーキテクチャ探索など,近年の方法論的進歩に注目した。 本総説は、現在の動向とイノベーションをマッピングすることによって、この分野の総合的な概要を提供し、医療応用のためのマルチモーダルモデリングにおける将来の研究・開発を導くための実践的な洞察を提供する。

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