Комплексный обзор синергии мультимодальных данных и технологий ИИ в медицинской диагностике

Диагностика заболеваний представляет собой критически важную и сложную задачу в медицине. Технологии искусственного интеллекта (ИИ), от машинного обучения и глубокого обучения до парадигм крупных моделей, способны существенно поддержать врачей в принятии более доказательных решений, представляя собой инновационное решение для клинической практики. Традиционно объединение различных медицинских модальностей данных (например, изображения, текст, речь, генетические данные, физиологические сигналы) необходимо для всестороннего анализа заболеваний; это направление в последнее время вызывает растущий интерес у исследователей и клиницистов. Следовательно, возникает острая необходимость синтезировать последние достижения в области мультимодальных данных и технологий ИИ в контексте медицинской диагностики. В этой статье мы сужаем фокус до пяти конкретных заболеваний (болезнь Альцгеймера, рак молочной железы, депрессия, сердечные заболевания, эпилепсия), раскрывая передовые подходы к их диагностике и лечению с точки зрения искусственного интеллекта. Наш обзор не только описывает детальные диагностические методики по различным модальностям, но и выделяет часто используемые открытые датасеты, тонкости инженерии признаков, распространённые модели классификации и предполагаемые проблемы для будущих исследований. По сути, наша работа направлена на вклад в совершенствование диагностических методик и предоставление ценных сведений для клинического принятия решений.