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。