Multimodal Data Integration for Precision Oncology: Challenges and Future Directions

精准肿瘤医疗的本质在于致力于根据肿瘤的个体特征为每位患者量身定制靶向治疗和护理措施。肿瘤的内在异质性需要从多种数据来源收集信息，以便从不同角度提供有价值的洞见，促进对肿瘤的整体理解。在过去的十年中，精准肿瘤医疗的多模态数据整合技术取得了显著进展，展示了在异质数据模态内理解复杂细节方面的显著进步。这些进展展示了改善临床决策和模型解释的巨大潜力，有助于推动癌症护理和治疗的进步。鉴于已经取得的快速进展，我们提供了大约300篇论文的综合概述，详细介绍了精准肿瘤医疗中的前沿多模态数据整合技术。此外，我们总结了取得显著收益的主要临床应用，包括早期评估、诊断、预后和生物标志物发现。最后，根据本次调查的发现，我们提出了深入分析，探讨了未来研究多模态数据整合在精准肿瘤医疗领域的关键挑战和必要路径。

多模态数据集成技术在精准肿瘤学中的应用问题

使用多模态数据集成技术来提高肿瘤的早期评估、诊断、预后和生物标志物发现等临床决策的准确性和个性化

论文综述了近300篇关于多模态数据集成技术在精准肿瘤学中的研究，探讨了其在临床决策中的应用，提出了未来研究的方向和挑战

近期的相关研究包括：'Multi-modal machine learning models for prediction of chemotherapy-induced peripheral neuropathy'，'Multi-modal machine learning for improved breast cancer risk prediction'，'Multi-modal deep learning for cervical dysplasia diagnosis using multi-source images and medical reports'等