論文の概要: The Latent Space Hypothesis: Toward Universal Medical Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04515v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 23:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.45951
• Title: The Latent Space Hypothesis: Toward Universal Medical Representation Learning
• Title（参考訳）: 潜在空間仮説 : 普遍的医用表現学習に向けて
• Authors: Salil Patel,
• Abstract要約: 医療データはゲノム配列や網膜写真から構造化された実験結果、構造化されていない臨床物語まで様々である。 ラテント空間仮説は、それぞれの観測を統一的で階層的に整理された多様体の射影として表している。 サブトラジェクトリと患者固有の変化方向を明らかにすることで、このフレームワークはパーソナライズされた診断のための定量的な根拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical data range from genomic sequences and retinal photographs to structured laboratory results and unstructured clinical narratives. Although these modalities appear disparate, many encode convergent information about a single underlying physiological state. The Latent Space Hypothesis frames each observation as a projection of a unified, hierarchically organized manifold -- much like shadows cast by the same three-dimensional object. Within this learned geometric representation, an individual's health status occupies a point, disease progression traces a trajectory, and therapeutic intervention corresponds to a directed vector. Interpreting heterogeneous evidence in a shared space provides a principled way to re-examine eponymous conditions -- such as Parkinson's or Crohn's -- that often mask multiple pathophysiological entities and involve broader anatomical domains than once believed. By revealing sub-trajectories and patient-specific directions of change, the framework supplies a quantitative rationale for personalised diagnosis, longitudinal monitoring, and tailored treatment, moving clinical practice away from grouping by potentially misleading labels toward navigation of each person's unique trajectory. Challenges remain -- bias amplification, data scarcity for rare disorders, privacy, and the correlation-causation divide -- but scale-aware encoders, continual learning on longitudinal data streams, and perturbation-based validation offer plausible paths forward.
• Abstract（参考訳）: 医療データはゲノム配列や網膜写真から構造化された実験結果、構造化されていない臨床物語まで様々である。 これらのモダリティは異なるように見えるが、多くのものは単一の基礎となる生理状態に関する収束情報を符号化している。 ラテント宇宙仮説は、それぞれの観測を、同じ3次元の物体によって投影される影のように、統一的で階層的に整理された多様体の射影として捉えている。 この学習された幾何学的表現の中で、個人の健康状態は1点を占め、疾患の進行は軌跡を辿り、治療介入は指示ベクトルに対応する。 共有空間で不均一な証拠を解釈することは、パーキンソン病やクローン病など、複数の病態的実体を隠蔽し、かつて信じられていたよりも広い解剖学的領域を包含する匿名条件を再検査する原則的な方法を与える。 サブトラジェクトリと患者固有の変化方向を明らかにすることにより、このフレームワークは、パーソナライズされた診断、縦断的なモニタリング、および調整された治療のための定量的な根拠を提供する。 バイアス増幅、まれな障害に対するデータ不足、プライバシー、相関因果分離といった課題は残るが、スケールアウェアなエンコーダ、長手データストリームでの継続的な学習、摂動に基づく検証は、先進的なパスを提供する。

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