Sep, 2023
建立灵活、可扩展和机器学习准备的多模式肿瘤数据集
Building Flexible, Scalable, and Machine Learning-ready Multimodal Oncology Datasets
Aakash Tripathi, Asim Waqas, Kavya Venkatesan, Yasin Yilmaz, Ghulam Rasool
TL;DR该论文提出了一种名为 MINDS 的多模态医学数据集成系统，通过整合来自多个公共数据源的异构数据，建立一个灵活、可扩展且具有成本效益的元数据框架，以实现大规模多模态机器学习模型的开发和患者中心架构的构建。MINDS 旨在通过协调多模态数据，赋予研究人员更强大的分析能力，揭示诊断和预后信息，并实现基于证据的个性化治疗，同时确保数据溯源的可追溯性和透明性。