arXiv ID:
2605.17765
arXiv 提交日期: 2026-05-18
AURORA:面向医疗基础模型几何表征学习的情境正交化方法 / AURORA: Contextual Orthogonalization for Geometric Representation Learning in Healthcare Foundation Models
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种名为AURORA的新框架,通过将医疗数据的潜在表示分解为对应于不同情境因素的正交语义子空间,使得模型在保持高预测性能的同时,其内部表征更加清晰、可解释,并且在不同医疗机构的分布变化下表现得更稳定。