目前，醫療保健數據占全球數據量的 30%，預計到2025 年這一比例將上升到 36%。這種多模式醫療數據的主要來源是醫學成像（MRI、CT、PET）、基因組學、蛋白質組學、可穿戴傳感器數據和非結構化電子健康記錄 (EHR)。這些數據固有的異質性和 高維性給臨床解釋帶來了重大挑戰，尤其是在旨在跨模式提取可操作的見解時。傳統的診斷方法依賴于人工解釋和不同數據的手動關聯。人類的解釋受到視覺敏銳度、疲勞和認知 帶寬的限制，特別是在檢測復雜數據中的細微模式時。為了滿足不斷增長的患者數量的需求，集成診斷智能以提高臨床工作流程的吞吐量、一致性和精確度變得比以往任何時候都更加重要……
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