多模态深度学习具有处理和整合多种类型信息的优势，特别是在预测患者预后方面能够结合不同类型的生物医学数据，如临床数据、基因表达数据、蛋白质组学数据、成像数据等，进而提高预后预测的准确性和鲁棒性。因此，这一领域得到了快速发展，并成为当前生信分析中备受关注的热门领域。小编今天就和大家分享一篇今年6月发表在Precision Clinical Medicine（5.1/Q1）杂志上题为“Deep learning-based multi-modal data integration enhancing breast cancer disease-free survival prediction”基于多模态深度机器学习术前预测乳腺癌患者无病生存期（DFS）的文章。
