Hiperlokal açıqlana bilənlik: variantlar arası ayrım edə bilən dərin izah sistemi (Hi-VAX)

Bu tədqiqat çərçivəsində təklif olunan sistem “Hiperlokal Açıqlana bilənlik: Variantlar Arası Ayrım Edə Bilən Dərin İzah Sistemi (Hi-VAX)” adlanır. Hi-VAX-in əsas yenilikləri: 1. Sinif içi variantlar üçün izah boşluğunu doldurur 2. Modelin daxili təmsillərinə (latent representations) əsaslanan izah verir 3. Çoxmodlu (görüntü + mətn + genetik + klinik) izah vahid çərçivədə birləşdirilir Sistem 4 əsas moduldan ibarətdir: 1. Variant ayırıcı izah modulu 2.Çoxqatlı izah mexanizmi 3.Nümunələrarası müqayisəli izah modulu 4.Çoxmodlu izah komponenti Hi-VAX, izah edilə bilmə və təsnifat performansı arasında Pareto-optimal balans quran təlim strategiyasına sahib olacaq. Bu yanaşma iki fərqli glioma növünün eyni sinfə düşməsinin arxasındakı klinik səbəbləri belə modelləşdirib izah edə biləcək. Sistemin unikallığı üç əsas problemi eyni anda həll etməsindən qaynaqlanır: 1. Sinif içi variantların izah edilə bilməməsi 2. Daxili təmsillərə əsaslanan izahların olmaması 3. Multimodal izah çərçivəsinin yoxluğu Bundan əlavə, Hi-VAX federated learning üçün modulyar şəkildə dizayn olunacaq ki, bu da xəstə məlumatının məxfiliyini qoruyaraq çoxmərkəzli klinik tətbiqlərə imkan verəcək. Bu yanaşma yalnız akademik töhfə verməyəcək, həm də IBM Watson Health, Google DeepMind, GE Healthcare kimi qabaqcıl qurumlarla potensial əməkdaşlıqlar üçün yeni bir izah edilə bilən süni zəka çərçivəsi təklif edəcək.