Beyond single-run metrics with CP-fuse: A rigorous multi-cohort evaluation of clinico-pathological fusion for improved survival prediction in TCGA
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of progression-free survival (PFS) is critical for precision oncology. However, most existing multimodal survival studies rely on single fusion strategies, one-off cross-validation runs, and focus solely on discrimination metrics, leaving gaps in systematic evaluation and calibration. We evaluated multimodal fusion approaches combining histopathology whole-slide images (via Hierarchical Image Pyramid Transformer) and clinical variables (via Feature Tokenizer-Transformer) across five TCGA cohorts: bladder cancer (BLCA), uterine corpus endometrial carcinoma (UCEC), lung adenocarcinoma (LUAD), breast cancer (BRCA), and head and neck squamous cell carcinoma (HNSC) (N=2,984). Three intermediate (marginal, cross-attention, Variational Autoencoder or VAE) and two late fusion strategies (trainable-weight, meta-learning) were trained end-to-end with DeepSurv. Our 100-repetition 10-fold cross-validation (CV) framework mitigates the variance overlooked in single-run CV evaluations. VAE fusion achieved superior PFS prediction (Concordance-index) in BLCA (0.739±0.019), UCEC (0.770±0.021), LUAD (0.683±0.018), and BRCA (0.760±0.021), while meta-learning was best for HNSC (0.686±0.022). However, Integrated Brier Score values (0.066–0.142) revealed calibration variability. Our findings highlight the importance of multimodal fusion, combined discrimination and calibration metrics, and rigorous validation for clinically meaningful survival modelling. • VAE-based fusion outperforms unimodal models across most cancer types. • Both discrimination and calibration are vital for survival modeling. • Single cross-validation splits can lead to misleading performance claims. • We provide a public benchmark for multimodal survival analysis using clinical variables and biopsy whole slide images. • Our framework promotes reproducible and robust AI in medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».