医学AI中的多模态学习

1. 基本概念与定义

   • 在医学领域，数据天然具有多种形式或“模态”，例如：医学影像（CT、MRI、X光）、电子健康记录文本、基因组学序列、病理切片、医生笔记、生理信号（心电图、脑电图）等。
   • 多模态学习 是人工智能的一个分支，旨在构建能够处理和整合来自两种或多种不同模态信息的模型，以获得比使用单一模态更全面、更稳健的理解和预测能力。
   • 在医学AI中，多模态学习的核心目标是：通过融合互补的医学信息，模仿临床医生的综合决策过程，从而提高疾病诊断的准确性、预后预测的可靠性、治疗方案推荐的个性化水平，并发现新的生物标志物。

2. 关键挑战与核心问题

   • 模态异构性：不同模态的数据结构、维度和统计特性差异巨大（如图像是网格数据，文本是序列数据，基因组是符号序列），难以直接对齐和比较。
   • 模态对齐：确定不同模态数据中哪些部分在语义上对应同一临床实体或事件（例如，将MRI影像中的某个异常区域与病理报告中对同一病变的描述文字关联起来）。
   • 缺失模态：在实际临床场景中，患者常常缺少某些模态的数据（如只有CT没有病理报告），模型需要具备处理不完整多模态输入的能力。
   • 融合策略：这是多模态学习的核心技术挑战，即如何将不同模态的信息有效整合。主要策略分为三类：
     • 早期融合（数据级/特征级融合）：在模型输入端或浅层网络，将不同模态的原始数据或低级特征拼接在一起，然后输入到一个统一的模型中进行处理。优点是能捕捉紧密的模态交互，但对模态对齐要求高，且对缺失模态敏感。
     • 晚期融合（决策级融合）：每个模态先由独立的模型（子网络）处理，得到各自的预测结果（如诊断概率），最后将这些结果通过投票、加权平均或元学习器进行整合。优点是灵活、易于处理缺失模态，但可能忽略模态间的深层关联。
     • 中期/混合融合：在模型的中间层进行交互和融合，例如通过交叉注意力机制、张量融合等方法，让不同模态的特征在抽象表示层面进行动态交互。这是目前研究的热点，旨在平衡早期和晚期融合的优点。

3. 代表性方法与技术

   • 基于深度学习的融合架构：
     • 多流神经网络：为每个模态设计一个专用的子网络（编码器），然后在某个层次将它们的输出特征进行融合，再接上共享的分类/回归头。
     • 跨模态注意力机制：允许一个模态的表示在生成时，“关注”另一个模态的相关部分。例如，在生成影像报告时，让文本生成器动态关注影像特征图的关键区域。
     • 图神经网络融合：将患者的不同模态数据视为异构图中的不同节点，通过图神经网络学习节点间的复杂关系，实现融合。
   • 应对缺失模态的技术：
     • 生成方法：利用生成对抗网络或变分自编码器等，从已有模态数据中生成缺失模态的合成数据，再输入到多模态模型中。
     • 特定设计模型：设计可以灵活输入任意模态组合的模型架构，如使用模态丢弃训练、共享-私有表示学习等，使模型在训练时即学会处理模态缺失的情况。

4. 医学应用实例

   • 阿尔茨海默病诊断：融合结构性MRI（显示脑萎缩）、正电子发射断层扫描（显示淀粉样蛋白沉积）和临床认知量表评分，比任何单一模态更能准确诊断和预测病程。
   • 肿瘤精准诊疗：整合病理全切片图像（形态学）、基因组数据（突变信息）和临床记录，用于预测癌症亚型、预后和对特定药物的反应。
   • 医学报告生成：输入医学影像，模型同时理解视觉特征并生成结构化的文本报告，实现“拍片即出报告”的辅助功能。
   • 多参数风险预测：融合心电图信号、实验室血液指标和患者人口统计学文本信息，综合预测患者发生心血管事件的风险。

5. 未来展望与挑战

   • 统一的多模态大模型：类似GPT-4V，开发能够理解和处理多种医学模态的统一基础模型，通过海量多模态数据预训练，再适配到具体下游任务。
   • 可解释性与可信度：不仅需要模型做出准确的多模态决策，更需要解释其决策依据了哪些模态的哪些信息，这对于临床采纳至关重要。
   • 跨机构与隐私保护：多模态数据通常分散在不同医院系统中，联邦学习等隐私计算技术将在不集中数据的前提下，训练更强大的多模态模型。
   • 动态时序多模态融合：处理随着时间推移产生的多模态序列数据（如多次随访的影像和指标），捕捉疾病发展的动态轨迹。