摘 要
本文综述了多模态数据融合的基本理论、方法及其在疾病预测中的应用与挑战。首先介绍了多模态数据融合的概念、分类及在疾病预测中常用的数据类型和技术框架。随后，通过癌症预测、心血管疾病预测及糖尿病风险评估等案例分析，展示了多模态数据融合在提升疾病预测准确性方面的应用效果。然而，数据质量与标准化、模型复杂性与计算效率的平衡仍是当前面临的挑战。文章最后探讨了多模态数据融合在疾病预测中的未来研究方向与技术发展趋势，强调其在精准医疗和健康管理领域的重要潜力。本研究为利用多模态数据进行疾病预测提供了理论支持和实践指导。
关键词：多模态数据融合；疾病预测；深度学习
目 录
中文摘要 1中文关键词 1
一、多模态数据融合的基本理论与方法 2
（一）多模态数据融合的概念与分类 2
（二）疾病预测中常用的数据类型 2
（三）多模态数据融合的技术框架 3
二、多模态数据在疾病预测中的应用案例分析 4
（一）基于影像和基因数据的癌症预测模型 4
（二）心血管疾病的多模态数据融合预测 4
（三）糖尿病风险评估中的多模态数据应用 5
三、多模态数据融合在疾病预测中的挑战与前景 5
（一）数据质量与标准化问题 5
（二）模型复杂性与计算效率的平衡 6
（三）未来研究方向与技术发展趋势 6
四、结语 7
参考文献 8
