医学多模态人工智能的探索：技术挑战和临床应用的范围综述

医学多模态人工智能的探索：技术挑战和临床应用的范围综述

近年来，随着医疗数据的爆炸性增长和深度学习技术的飞速发展，多模态人工智能（AI）在医学领域的应用日益受到关注。本文系统地回顾了2018年至2024年间发表的432篇关于基于深度学习的医学多模态人工智能应用的文献。文章深入探讨了多模态人工智能在医学领域的应用现状、架构方法、融合策略以及常见应用领域，并对该领域的技术和实践挑战进行了批判性评估。

近年来，随着医疗数据的爆炸性增长和深度学习技术的飞速发展，多模态人工智能（AI）在医学领域的应用日益受到关注。本文系统地回顾了2018年至2024年间发表的432篇关于基于深度学习的医学多模态人工智能应用的文献。文章深入探讨了多模态人工智能在医学领域的应用现状、架构方法、融合策略以及常见应用领域，并对该领域的技术和实践挑战进行了批判性评估。

文章首先介绍了医疗保健领域的快速变化，这一变化受到数据驱动的患者诊疗和决策方法的推动。新兴技术如数字病理学、生物传感器和下一代测序技术为临床医生提供了新的见解。这些不同模态产生的数据通常是互补的，每种模态都为患者的状况提供了独特的信息。随着数据量的增加，选择最佳治疗方案变得日益复杂，可能需要更加数据驱动的方法来选择治疗方案。传统的多模态信息整合方法是多学科团队，但随着数据量和多样性的增加，这种方法的可扩展性有限。人工智能技术的发展为整合多模态信息提供了新的可能性，尽管大多数研究集中在单一模态应用上，但一些研究者已经强调了多模态人工智能系统的潜力。

本文第二部分详细讨论了多模态人工智能模型的开发，包括模型架构、模态融合策略和处理缺失数据的方法。研究显示，大多数研究优先考虑开发有效的模态融合方法，而不是设计新的编码器架构。这是因为多模态数据集通常比单一模态数据集小，通过利用在大型单一模态数据集上预训练的编码器，并在可用的多模态数据上进行微调，研究人员就可以在相对数据较少的情况下实现稳健的性能。模态融合策略主要分为三种：早期融合（在特征编码之前融合）、中间融合（在特征编码之后、最终预测层之前融合）和后期融合（在最终预测之后融合）。中间融合是最常用的方法，其中特征向量拼接是最常见的技术。后期融合则更容易处理缺失数据，但可能限制模型的表达能力。早期融合则面临数据需要处于相同“空间”的挑战。

第三部分探讨了多模态AI模型的临床应用，发现在不同的器官系统中，多模态模型的开发存在显著差异。文章根据器官系统（神经系统、呼吸系统、生殖系统等）和医学任务（诊断、预后评估、治疗等）对研究进行了分类。诊断是主要关注点，而生存预测是第二常见的任务。文章还强调了公共数据集在多模态人工智能研究中的重要性，61%的模型开发使用了公共数据集，如癌症基因组图谱和阿尔茨海默病神经影像学倡议。

文章还深入探讨了多模态人工智能模型开发中面临的挑战，包括跨部门协调、异构数据特征、数据集不完整等。跨部门协调的困难源于不同医学部门在数据存储、检索和处理方面的差异。异构数据特征则需要针对不同模态设计不同的人工智能模型架构，增加了模型设计的复杂性。数据集不完整则会降低模型的训练效果，并可能引入人群选择偏差。文章还讨论了多模态人工智能模型的临床应用前景，包括监管审批和可解释性等。

综上所述，这篇综述全面而深入地探讨了医学多模态人工智能的现状、挑战和未来发展方向，为研究人员和临床医生提供了宝贵的参考信息。它不仅总结了现有研究成果，也指出了该领域需要进一步努力的方向，为推动多模态人工智能在医学领域的应用提供了重要的指导意义。