연구진이 임상 생존 분석에 표 기반 파운데이션 모델을 적용하는 경량화된 적응 방식을 제안했어요.
TabPFN, TabDPT, TabICL 등 대표적인 아키텍처를 활용해 멀티태스크 로지스틱 회귀(MTLR) 헤드를 훈련시켜 우수한 성능을 냈어요.
MIMIC-IV 데이터셋에서 TabDPT-FT-MTLR은 C-index 0.856을 달성하며 기존 모델 대비 최대 6.7% 성능 향상했어요.
연구 결과는 표 기반 파운데이션 모델이 임상 생존 예측에 효과적인 대안이 될 수 있음을 보여줘요.