대형 암 보조 프로그램(LCA)은 종양학에서 모놀리식 멀티모달 딥러닝 모델의 경직성을 해결하기 위해 설계된 모델 비종속 사후 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이는 알고리즘 불투명성에 기반한 7-튜플 아키텍처를 사용하여 데이터 수집을 임상 라우팅 및 AI 추론과 분리합니다.

  • 시스템은 Entry Theory를 통한 기하학적 딥러닝을 활용하여 구조적 및 의학적 축을 따라 멀티모달 환자 데이터를 표준화합니다.
  • 암 전환 모듈은 데이터를 동적으로 오케스트레이션하면서 핵심 AI 실행을 불안정한 병원 IT 인프라로부터 격리합니다.

Proof of Concept 검증은 무시할 수 있는 오케스트레이션 오버헤드를 보여주며 AI 모델 교체 중에도 불변의 라우팅 투영을 유지했습니다.

  • 이 프레임워크는 주입된 데이터 이상 상황에서도 표적 보조 데이터 요청 생성에 대해 100% 재현율을 달성했습니다.

표준화된 중간 페이로드를 확립함으로써 LCA는 확장 가능한 임상 의사 결정 지원을 위한 모듈식 기반을 제공하며, 다운스트림 전자 건강 기록 상호 운용성을 위한 토대를 마련합니다.