다중모달 바이오마커 기반 알츠하이머 예측을 위한 탭형 LLM TAP‑GPT

본 연구는 TableGPT2를 기반으로 ADNI 데이터의 혈액·뇌영상 바이오마커를 표 형식으로 입력해 몇 개의 샘플만으로 알츠하이머(AD) 여부를 예측하는 TAP‑GPT 모델을 제안한다. 탭형 LLM의 인‑컨텍스트 학습과 파라미터 효율적 파인튜닝을 활용해 기존 Random Forest·XGBoost 등 전통 기법보다 적은 샘플에서도 높은 정확도를 달성했으며, 특징 선택, 결측치 내성, 모달리티별 추론 설명 등을 통해 임상 해석 가능성을 높였다.

저자: Sophie Kearney, Shu Yang, Zixuan Wen