一个名为 Biological JEJA 的新开源项目将 JEPA 风格的表示学习与生物约束相结合，以模拟疾病随时间的进展。该方法在来自 2,347 名患者的真实 ADNI 数据上进行了测试，并与几种其他模型进行了比较。

  • 该方法侧重于学习能够捕捉疾病随时间变化的表示，而不仅仅是预测患者当前的状态。
  • 它利用了来自阿尔茨海默病神经影像倡议 (ADNI) 数据集的真实世界数据。
  • 该项目包括患者级别的推理以及一个将结果与 LLM heads 进行比较的评估框架。

作者正在寻求关于生物约束、实验设置以及结果说服力的反馈。