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cancer survival prediction
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大语言模型通过新的比较学习框架推进癌症生存预测
研究人员开发了CACSurv，一个利用大语言模型（LLMs）通过患者报告进行癌症生存预测的新颖框架。该方法解决了两个关键挑战：一个公式不匹配问题，其中生存预测需要对患者进行排序而不是独立的回归时间；以及一个监督不匹配问题，其中审查过的患者数据暗示了排序但并非确切的生存时间。CACSurv将问题重新表述为比较推理，预测相对预后排序，并使用一致性对齐的奖励进行监督。该框架在TCGA-SurvReport基准测试上实现了0.722的C指数，…
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新的HDMoE框架通过多模态数据增强癌症生存预测能力
研究人员开发了一个名为HDMoE的新框架，以改进多模态癌症生存预测。这种分层解耦-融合专家混合方法旨在更好地整合来自全切片图像和基因组图谱等来源的数据。该框架通过在特征解耦前减少冗余信息，并对模态内部和模态之间的细粒度关系进行建模，从而解决了现有方法的局限性。