arXiv · AI×医药交叉论文· Ivana Janíčková·2026-10-13 18:24· 22 小时前AI 评分41

SYNPRED：用于临床预测的协同多模态学习方法

SYNPRED: A Synergistic Approach to Multimodal Learning for Clinical Prediction

AI 导读

研究者提出协同多模态变分自编码器框架 SYNPRED，通过分离任务相关的单模态与多模态信息，利用跨模态互补信号进行临床预测。在结合医学影像与 RNA 数据的治疗反应预测任务中，该方法表现优于现有对齐和多模态 VAE 方法，且在测试期模态缺失或单模态预测时仍具增益。目前完整代码已开源。