Muhammet Sami Yavuz

新的SHIFT模型可从不完整的基因组数据中预测生存期

研究人员开发了一种新颖的、可感知缺失的生存模型SHIFT，旨在从不完整和异构的基因组数据中预测患者生存期。与排除或填补缺失数据的方法不同，SHIFT通过掩码自注意力机制和特征可用性掩码直接利用观察到的输入。该模型在胶质母细胞瘤和肺鳞状细胞癌上进行了评估，即使在存在显著的跨队列面板不匹配的情况下，也表现出强大的泛化能力，并与标准的生存基线相比具有优势。