LAMAE 与常见多模态模型的做法有何不同？
常见医学基础模型多为单一模态，仅在微调或后训练阶段组合模态；LAMAE 在自监督预训练阶段就通过共享潜在注意力模块在潜在空间直接交换信息。
Reading the Whole Heart: Latent-Attention Masked Autoencoders for Multimodal Cardiac Representation Learning
（翻译）阅读完整心脏：用于多模态心脏表示学习的潜在注意力掩码自编码器
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.12035: Reading the Whole Heart: Latent-Attention Masked Autoencoders for Multimodal Cardiac Representation Learning
AI 摘要
论文提出潜在注意力掩码自编码器（LAMAE），在自监督预训练阶段直接学习患者级多模态表征。模型通过共享潜在注意力模块在潜在空间交换信息，基于检查-视图-实体层级聚合变量观测，并可处理模态缺失。基于超120万条MIMIC-IV住院数据预训练后，其在院内死亡预测、ICD-10与DRG编码、住院时长等多模态任务上优于单模态预训练及对比学习、视觉语言基线，即使在测试时仅有单一模态也能保持优势。
AI 问答
LAMAE 在哪些任务上验证了效果？
在院内死亡预测、ICD-10 与 DRG 编码、住院时长等多模态住院任务上表现优于单模态预训练以及对比学习、视觉语言基线。
预训练使用了多大规模的数据？
预训练使用了超过 120 万条 MIMIC-IV 住院记录。
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