数字技术与应用杂志社

摘要：<正>智能医疗的发展正促使临床诊断从经验判断转向基于数据的精细化分析。医学影像、电子病历、基因组信息与生命体征监测形成了典型的多模态数据体系，其中蕴含的结构、语义与时序特征为疾病识别、预后推断和风险评估提供了更丰富的依据，然而各模态在维度、表达形式与信息密度上的差异，使单一数据源难以支撑复杂场景下的稳定决策。深度学习的出现为跨模态特征抽取、语义表示与关联建模提供了有效路径，使多模态融合在提升诊断精度、构建更全面的临床信息表达方面展现出显著潜力，也为复杂病例提供了更具鲁棒性的技术支撑。

专辑： 信息科技;医药卫生科技

专题： 医学教育与医学边缘学科;自动化技术

分类号： R-05;TP18