多模态人工智能在医疗诊断中指处理和结合来自多种来源（如医学影像、电子病历 (EHR)、基因数据或传感器读数）的数据的系统，以提高诊断准确性和决策能力。这些系统整合不同的数据类型，以便更全面地理解患者的病情，这是单模态模型可能无法做到的。例如，一个同时分析胸部 X 光片和患者 EHR 数据（如实验室结果或症状描述）的模型，可以比仅依赖图像的系统更能区分肺炎和其他呼吸系统疾病。
在技术上，多模态人工智能模型通常使用分别处理每种数据类型，然后将它们结合起来的架构。一种常见的方法是训练单独的神经网络来处理图像、文本或结构化数据，然后使用连接或注意力机制等技术融合它们的输出。例如，模型可以使用卷积神经网络 (CNN) 来分析 MRI 扫描，使用 Transformer 来处理临床笔记，使用前馈网络来处理实验室数值，并将这些嵌入向量合并以预测诊断。TensorFlow 或 PyTorch 等框架使开发者能够尝试融合策略，例如早期融合（组合原始数据）与后期融合（组合处理后的特征）。这种灵活性允许针对特定临床任务进行定制，例如通过整合心电图信号和患者人口统计数据来预测心血管疾病风险。
挑战包括对齐来自不同模态的数据（例如，实验室结果的时间戳与影像的时间戳）以及管理缺失或嘈杂的输入。隐私是另一个问题，因为结合敏感数据源会增加合规风险。开发者还必须解决计算成本问题，因为训练多模态模型需要大量的资源。尽管存在这些障碍，实际应用正在不断涌现。例如，研究人员已经构建了结合视网膜影像和基因数据来预测糖尿病视网膜病变进展的模型，而其他模型则使用来自可穿戴设备的语音记录和运动数据来更早地检测帕金森病。这些例子突出了多模态人工智能如何通过利用互补数据流来增强诊断能力，前提是开发者设计出用于预处理、融合和验证的稳健流程。
