Le Large Cancer Assistant (LCA) est un cadre d'orchestration post-hoc modèle-agnostique conçu pour pallier l'inflexibilité des modèles de deep learning multimodaux monolithiques en oncologie. Il découple l'ingestion des données du routage clinique et de l'inférence IA à l'aide d'une architecture à 7-tuples fondée sur l'Imperméabilité Algorithmique.
- Le système exploite le Deep Learning Géométrique via la Théorie des Entrées pour standardiser les données patients multimodales selon des axes structurels et médicaux distincts.
- Un Module de Commutation du Cancer orchestre dynamiquement les données tout en isolant l'exécution centrale de l'IA des infrastructures informatiques hospitalières volatiles.
- La validation par Proof of Concept a démontré une surcharge d'orchestration négligeable et a maintenu des projections de routage invariantes lors des échanges de modèles IA.
- Le cadre a atteint un taux de rappel de 100 % pour la génération de Demandes de Données Supplémentaires ciblées sous des anomalies de données injectées.
En établissant un Payload Intermédiaire Standardisé, le LCA fournit une base modulaire pour l'aide à la décision clinique évolutive et jette les bases de l'interopérabilité des Dossiers Médicaux Électroniques en aval.