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多模态医学数据支持下的数字医学课程设计

说明

多模态医学数据是指在医学领域中，采用不同数据采集手段和技术获取的，具有多维度信息的医学数据集合。常见的模态包括但不限于影像数据（如CT、MRI、X光、超声）、生物标志物数据（如基因组数据、蛋白质组数据）、临床数据（如病历信息、体征数据）以及环境数据（如医院内外的温湿度、空气质量等）。这些数据通过不同类型的传感器和设备获取，并被融合在一起，为医学研究和临床诊断提供更全面的信息支持。

人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，已广泛应用于数字医学的数据分析中。机器学习能够通过对大量医学数据的学习，建立预测