目前，医疗保健数据占全球数据量的 30%，预计到2025 年这一比例将上升到 36%。这种多模式医疗数据的主要来源是医学成像（MRI、CT、PET）、基因组学、蛋白质组学、可穿戴传感器数据和非结构化电子健康记录 (EHR)。这些数据固有的异质性和 高维性给临床解释带来了重大挑战，尤其是在旨在跨模式提取可操作的见解时。传统的诊断方法依赖于人工解释和不同数据的手动关联。人类的解释受到视觉敏锐度、疲劳和认知 带宽的限制，特别是在检测复杂数据中的细微模式时。为了满足不断增长的患者数量的需求，集成诊断智能以提高临床工作流程的吞吐量、一致性和精确度变得比以往任何时候都更加重要……
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