論文の概要: Personalized Treatment Outcome Prediction from Scarce Data via Dual-Channel Knowledge Distillation and Adaptive Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26444v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 12:50:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.810689
• Title: Personalized Treatment Outcome Prediction from Scarce Data via Dual-Channel Knowledge Distillation and Adaptive Fusion
• Title（参考訳）: Dual-Channel Knowledge DistillationとAdaptive Fusionによるスカースデータからのパーソナライズされた治療成績予測
• Authors: Wenjie Chen, Li Zhuang, Ziying Luo, Yu Liu, Jiahao Wu, Shengcai Liu,
• Abstract要約: 本研究では, 希少かつ高忠実な試験データに対する予測を強化するために, クロスフィデリティ知識蒸留・適応核融合ネットワーク(CFKD-AFN)を提案する。 慢性閉塞性肺疾患の治療成績予測に関する実験は、最先端の方法よりもCFKD-AFNが有意に改善したことを示している。 我々はCFKD-AFNを解釈可能な変種に拡張し,潜伏医療のセマンティクスを探究し,臨床的意思決定を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.196642331173862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized treatment outcome prediction based on trial data for small-sample and rare patient groups is critical in precision medicine. However, the costly trial data limit the prediction performance. To address this issue, we propose a cross-fidelity knowledge distillation and adaptive fusion network (CFKD-AFN), which leverages abundant but low-fidelity simulation data to enhance predictions on scarce but high-fidelity trial data. CFKD-AFN incorporates a dual-channel knowledge distillation module to extract complementary knowledge from the low-fidelity model, along with an attention-guided fusion module to dynamically integrate multi-source information. Experiments on treatment outcome prediction for the chronic obstructive pulmonary disease demonstrates significant improvements of CFKD-AFN over state-of-the-art methods in prediction accuracy, ranging from 6.67\% to 74.55\%, and strong robustness to varying high-fidelity dataset sizes. Furthermore, we extend CFKD-AFN to an interpretable variant, enabling the exploration of latent medical semantics to support clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 小・稀な患者群の臨床試験データに基づくパーソナライズされた治療結果の予測は、精密医療において重要である。 しかし、コストのかかる試行データでは予測性能が制限される。 この問題に対処するために,多量かつ低密度なシミュレーションデータを活用して,希少かつ高密度な試行データに基づく予測を強化する,クロスフィデリティ知識蒸留・適応核融合ネットワーク(CFKD-AFN)を提案する。 CFKD-AFNは、低忠実度モデルから補完的な知識を抽出するための二重チャネル知識蒸留モジュールと、マルチソース情報を動的に統合するための注意誘導融合モジュールを組み込んでいる。 慢性閉塞性肺疾患に対する治療成績予測実験は、6.67\%から74.55\%までの予測精度と、様々な高忠実度データセットサイズに対する強い堅牢性において、CFKD-AFNの最先端法よりも大幅に改善されたことを示す。 さらに、CFKD-AFNを解釈可能な変種に拡張し、潜伏医療のセマンティクスを探索し、臨床的意思決定を支援する。

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