多模态 AI 在医疗保健中整合了多种数据类型，例如医学图像、基于文本的患者记录、传感器数据和基因组信息，以提高诊断准确性、治疗计划和患者监测。 通过组合来自多种模式的输入，这些系统可以发现单源模型可能遗漏的模式。 例如，与仅使用成像数据的系统相比，分析胸部 X 光片和患者电子健康记录 (EHR) 的模型可以更好地检测肺炎。 开发人员通常使用融合数据流的架构来设计这些模型，例如后期融合（组合模型输出）或早期融合（合并原始数据），具体取决于任务。
一个关键应用是在诊断中。 例如，多模态系统可以将 MRI 扫描与实验室结果和医生笔记结合起来，以更准确地识别脑肿瘤。 另一个例子是在慢性疾病管理中：可穿戴设备（例如，血糖监测仪）可以将实时传感器数据与 EHR 数据一起输入到 AI 模型中，以预测糖尿病并发症。 这些模型通常使用用于图像的卷积神经网络 (CNN) 和用于文本的基于 Transformer 的模型，并使用注意力机制来衡量不同输入的重要性。 挑战包括对齐来自不匹配格式的数据（例如，时间序列传感器数据与静态实验室报告）并确保系统之间的互操作性。
除了临床护理之外，多模态 AI 还可以简化管理任务。 自然语言处理 (NLP) 可以从临床笔记中提取症状，然后与成像数据交叉引用，以自动进行保险索赔编码。 在研究中，多模态模型通过分析基因数据、病史和成像生物标志物来帮助识别用于临床试验的患者队列。 对于开发人员来说，构建这些系统需要 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来处理异构数据管道，以及用于数据匿名化的工具，以符合 HIPAA 等法规。 测试通常涉及验证模型在不同患者人群中的稳健性，以减轻偏差——考虑到医疗保健结果中的高风险，这是一个关键步骤。
