Multimodal medical data analysis for improved disease diagnosis and treatment outcome prediction : Multimodal Medical Data Analysis - Hao, Xinyu (2025)
Terveydenhuollon suurten tietomassojen kasvu ja monimodaalisen lääketieteellisen datan jatkuva kertyminen ovat tehneet erilaisten tietolähteiden tehokkaasta yhdistämisestä keskeisen haasteen älykkäässä terveydenhuollossa. Monimodaalinen data – kuten kliiniset potilastiedot, lääketieteelliset kuvantamiset, genomiinformaatio ja tekstimuotoiset lausunnot – tarjoaa toisiaan täydentäviä näkökulmia potilaan terveydentilasta. Näiden yhdistäminen analyysissä voi merkittävästi parantaa diagnostiikan ja hoitotulosten tarkkuutta ja selitettävyyttä. Haasteita aiheuttavat kuitenkin edelleen esimerkiksi rajoitettu määrä merkittyä dataa, puutteelliset tietueet, sairauden ajallinen dynamiikka ja vaikeus mallintaa kudosleikkeiden alueellista yhteistoimintaa. Tässä väitöskirjassa tutkitaan syväoppimismenetelmiä monimodaalisen lääketieteellisen datan analysointiin, tavoitteenaan parantaa sairauden diagnosointia ja hoitovasteen ennustamista. Artikkeleissa I ja II kehitettiin vaiheittaisia koneoppimismalleja raskauden aikaisen riskin reaaliaikaiseen ennustamiseen pitkittäisten kliinisten tietojen perusteella. Artikkelit III ja IV esittivät hybridikehyksen, joka yhdistää heikosti ja osittain valvotun oppimisen rintasyövän patologisen hoitovasteen ennustamiseksi moniparametrisestä MRI-datasta, vähentäen pikselitason annotaatioiden tarvetta. Artikkelissa V esiteltiin ajalliseen kontrastioppimiseen perustuva malli kasvaimen dynamiikan mallintamiseksi pitkittäisen MRI:n avulla. Artikkelissa VI kehitettiin monimodaalinen syklinen piirreluontiverkko, joka oppii patologian ja genomiikan yhteisiä esityksiä koulutuksessa, mahdollistaen ennustamisen pelkän patologian perusteella käyttöhetkellä. Lopuksi artikkelissa VII parannettiin eturauhassyövän Gleason-luokitusta tuomalla esiin mallin, joka hyödyntää valikoivaa piirrekoostamista ja alueiden välistä yhteistyötä digitaalisissa kudosleikkeissä. Yhteenvetona väitöskirja esittelee innovatiivisia menetelmiä, jotka liittyvät monimodaaliseen tietofuusioon, heikosti valvottuun oppimiseen, ajalliseen mallintamiseen ja asiantuntijatietoon perustuvaan analyysiin. Menetelmiä on validoitu laajasti julkisissa ja kliinisissä aineistoissa, ja ne ovat saavuttaneet erinomaisia tuloksia syöpätutkimuksen eri tehtävissä. Tulokset tukevat tarkkuuslääketieteen edistämistä älykkäiden, dataohjattujen ratkaisujen avulla.