Umgang mit und Interpretation von fehlenden Modalitäten in klinischen Patientenverläufen durch autoregressives Sequence Modeling

arXiv:2604.18753v1 Eine aktive Herausforderung bei der Entwicklung von multimodalen Machine-Learning (ML) Modellen im Gesundheitswesen ist der Umgang mit fehlenden Modalitäten während des Trainings und der Bereitstellung. Da klinische Datensätze inhärent zeitlich und in Bezug auf Modalitätspräsenz spärlich sind, ist…