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摘要 机器学习 (ML) 在医学人工智能 (AI) 系统中的应用已从传统和统计方法转变为越来越多地使用深度学习模型。本综述介绍了多模态 ML 的当前发展情况，重点介绍了其对医学图像分析和临床决策支持系统的深远影响。本文强调了解决多模态表示、融合、翻译、对齐和共同学习方面的挑战和创新，探讨了多模态模型对临床预测的变革潜力。它还强调了对此类模型进行原则性评估和实际实施的必要性，并引起了人们对决策支持系统与医疗保健提供者和人员之间动态关系的关注。尽管取得了进展，但许多生物医学领域仍然存在数据偏见和“大数据”稀缺等挑战。最后，我们讨论了原则性创新和协作努力，以进一步实现将多模态 ML 模型无缝集成到生物医学实践中的使命。
基于图像和临床生物医学的多模态机器学习：调查与展望
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