Large Cancer Assistant (LCA) es un marco de orquestación post-hoc agnóstico al modelo diseñado para abordar la inflexibilidad de los modelos monolíticos de aprendizaje profundo multimodal en oncología. Desacopla la ingestión de datos del enrutamiento clínico y la inferencia de IA utilizando una arquitectura de 7-tuplas basada en Impermeabilidad Algorítmica.
- El sistema aprovecha el Aprendizaje Profundo Geométrico a través de la Teoría de Entrada para estandarizar los datos multimodales del paciente a lo largo de ejes estructurales y médicos distintos.
- Un Módulo de Conmutación de Cáncer orquesta dinámicamente los datos mientras aísla la ejecución central de IA de las infraestructuras TI hospitalarias volátiles.
- La validación del concepto demostró una sobrecarga de orquestación despreciable y mantuvo proyecciones de enrutamiento invariantes durante los intercambios de modelos de IA.
- El marco logró una tasa de recuperación (recall) del 100% al generar Solicitudes de Datos Complementarios dirigidos bajo anomalías de datos inyectadas.
Al establecer un Payload Intermedio Estandarizado, LCA proporciona una base modular para el apoyo escalable a la decisión clínica y sienta las bases para la interoperabilidad posterior de los Registros Médicos Electrónicos.