多模態資料與模型目前在人工智慧領域是主流話題之一。多模態對於醫學研究之所以重要，是因為它能夠提供疾病的全面觀點，從來自不同來源和類型的數據（如醫學影像、文字病歷、臨床數據與生理訊號等）結合起來，使得醫學偵測與診斷更加準確和全面。
透過結合這些不同的數據類型，醫生和研究人員可以獲得關於患者狀況的更深入理解，從而做出更好的治療決策。例如，在診斷阿茲海默病時，結合神經影像學數據、認知測試結果和基因資訊可以提高診斷的準確性。多模態數據的綜合分析對於複雜疾病的生物機轉、改善疾病預測模型以及發展個性化治療方案具有重要意義。本文中除了對阿茲海默症有一些說明之外，針對乳腺癌、抑郁癥、心臟病和癲癇等疾病的多模態數據應用和人工智能（AI）技術的結合，展示了在醫學診斷中的最新進展。乳腺癌，在乳腺癌診斷中，結合了來自乳腺X光片的影像數據和遺傳資訊，提供了對疾病在結構較全面的了解。憂鬱症，則是結合了文本和語音數據的分析，提高了語言和聲學線索在提高診斷準確性。通過分析患者的語言表達和聲音特徵，AI技術能夠輔助識別抑郁癥的跡象。心臟病，對於心臟病的診斷，研究集中於生理信號和影像數據的綜合分析，這種方法結合了心電圖（ECG）和其他影像學數據，能夠提供關於心臟結構和功能的重要信息，有助於早期診斷和治療心臟病。癲癇，在癲癇的案例研究中，特別強調了腦電圖（EEG）數據的應用，展示了實時監測和數據驅動見解的重要性。EEG數據的分析對於理解癲癇發作的特點和頻率至關重要，AI技術的應用進一步加強了對這些覆雜數據的解析能力，有助於發展更有效的監測和治療策略。
針對這篇文章，我認為有三個問題仍待思考：
第一：最佳的多模態結合策略是什麼？
在處理多種類型的醫學數據時（醫學影像、文字病歷、臨床數據與生理訊號），到底要使用哪種的數據結合策略是一個挑戰。不同類型的數據具有不同的數據特徵，如何設計一個混合型的演算法能夠最大化利用這些數據的互補性，以提高診斷的準確性和效率？
第二：AI技術在處理多模態醫學數據中的可解釋性如何強化
我們都知道 AI技術（特別是深度學習模型）在醫學診斷中表現上相當優異，但它們的“黑盒子”性質使得醫生難以理解與推論決策過程。在多模態數據的情況下，這一挑戰更大。因此，如何讓可解釋AI模型能夠提高其在醫學應用中的可解釋性，從而增強醫生和患者的信任就變成AI科學家的重責大任。
第三：如何處理多模態數據分析中的隱私和倫理問題？
多模態數據分析需要收集和整合來自患者的多種資訊，這中間可能存在一些可能涉及個人隱私的敏感數據（例如：遺傳資訊等）。在利用這些數據進行研究和開發新的診斷工具時，如何確保數據的安全性和患者的隱私權不被侵犯，同時遵守倫理原則？
資料來源：A Comprehensive Review on Synergy of Multi-Modal Data and AI Technologies in Medical Diagnosis
