Toward Automated Regulatory Decision-Making: Trustworthy Medical Device Risk Classification with Multimodal Transformers and Self-Training
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内容提要
本研究提出了一种基于变换器的多模态框架，旨在提高医疗器械风险分类的准确性。该框架结合文本和视觉信息，利用跨注意力机制和自我训练策略，在有限监督下实现更好的泛化，实验结果显示准确率高达90.4%。
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