Учёные представили MultiSigBERT: ИИ прогнозирует выживаемость онкопациентов по истории болезни
Исследователи представили новую модель искусственного интеллекта MultiSigBERT для прогнозирования выживаемости онкологических пациентов. Работа опубликована в виде препринта на arXiv, в ней описана система, позволяющая совместно учитывать несколько типов клинических данных.
Современные электронные медицинские карты содержат как свободные тексты, так и числовые показатели и структурированные переменные. Однако большинство моделей выживаемости используют только один тип данных или не учитывают последовательный характер наблюдений за пациентом. Авторы MultiSigBERT предлагают единый фреймворк, охватывающий все эти модальности.
В разработанной схеме текстовые отчёты преобразуются в эмбеддинги предложений, затем сжимаются с помощью метода главных компонент, специфичного для каждой модальности. Полученные признаки объединяются со структурированными ковариатами в общие временные траектории.
Для анализа таких траекторий используется сигнатурный преобразователь — математический инструмент из теории грубых путей. Он позволяет улавливать зависимости между событиями во времени без дополнительного обучения. Итоговые признаки подаются в модель пропорциональных рисков Кокса с L1-регуляризацией, что даёт индивидуальную оценку риска.
Эффективность MultiSigBERT проверили на данных онкологического центра имени Леона Берара во Франции. В выборку вошли более 120 тысяч медицинских отчётов и структурированных записей о более чем 2,5 тысячи пациентах. На независимой тестовой выборке модель достигла индекса конкордации 0,743 при стандартном отклонении 0,029.
Полученный результат, по данным авторов, демонстрирует преимущество совместного моделирования временной динамики и геометрической структуры на уровне пациента. Это позволяет рассчитывать на более точную оценку риска в клинической практике.
Разработка относится к быстрорастущему направлению прецизионной онкологии, где ИИ помогает врачам ориентироваться в больших объёмах гетерогенных данных. Для использования в реальных клиниках модели предстоит пройти дополнительные валидационные исследования, отмечают специалисты.
