بیماری‌ها پدیده‌های پیچیده‌ای هستند که خود را به طرق مختلف نشان می‌دهند. اتکا به تنها یک نوع داده، مانند یک تصویر یا یک آزمایش، ممکن است منجر به نادیده گرفتن سرنخ‌های حیاتی شود: • تصویربرداری کافی نیست: یک تصویر رادیولوژی (مثلاً MRI) اطلاعات ساختاری بسیار دقیقی می‌دهد، اما ممکن است اطلاعات عملکردی یا مولکولی حیاتی را فاش نکند. • پراکندگی اطلاعات: پزشکان باید اطلاعات پراکنده از منابع مختلف را در ذهن خود جمع‌آوری و تلفیق کنند که فرآیندی زمان‌بر و مستعد خطا است. • بینش‌های پنهان: اغلب ارتباطات پیچیده‌ای بین انواع مختلف داده‌ها وجود دارد که برای چشم انسان نامرئی است اما می‌تواند بینش‌های عمیقی در مورد بیماری ارائه دهد. • تشخیص‌های مبهم: در برخی موارد، یک نوع داده به تنهایی برای تشخیص قطعی کافی نیست و نیاز به شواهد بیشتری از منابع مختلف است.

هوش مصنوعی مولتی‌مودال دقیقاً همین مشکل را حل می‌کند. این سیستم‌ها طوری طراحی شده‌اند که می‌توانند چندین نوع داده (Modality) را به صورت همزمان دریافت، پردازش و با یکدیگر ترکیب کنند تا به درکی جامع‌تر و دقیق‌تر از وضعیت بیمار برسند:

1. هم‌گرایی داده‌ها برای تشخیص دقیق‌تر: o تشخیص سرطان: یک سیستم AI مولتی‌مودال می‌تواند تصاویر ماموگرافی (تصویر)، گزارش پاتولوژی (متن)، داده‌های ژنتیکی بیمار (ژنومیک) و سوابق پزشکی (متن و عدد) را به صورت همزمان تحلیل کند. با ترکیب این اطلاعات، AI قادر است نه تنها وجود سرطان را تشخیص دهد، بلکه نوع دقیق، درجه تهاجم و حتی احتمال پاسخ به درمان‌های خاص را با دقت بی‌نظیری پیش‌بینی کند. o بیماری‌های عصبی: در تشخیص بیماری‌هایی مانند آلزایمر، AI می‌تواند تصاویر MRI (ساختاری)، نتایج تست‌های شناختی (عدد)، داده‌های مایع مغزی نخاعی (بیوشیمیایی) و حتی الگوهای گفتاری بیمار (صوت) را ترکیب کند تا تشخیص زودهنگام و دقیق‌تری ارائه دهد.
2. پیش‌بینی‌های شخصی‌سازی شده و طرح درمان بهینه: o پزشکی شخصی‌سازی شده: با تحلیل همزمان تمام داده‌های موجود برای هر بیمار، AI مولتی‌مودال می‌تواند ریسک ابتلا به بیماری‌های خاص را پیش‌بینی کند و مؤثرترین طرح درمانی را که مختص ژنتیک، سبک زندگی و شرایط پزشکی خاص آن فرد است، پیشنهاد دهد. o پیش‌بینی پاسخ به دارو: با ترکیب داده‌های ژنومیک (که نشان می‌دهد یک فرد چگونه به دارو واکنش نشان می‌دهد) با اطلاعات بالینی و نتایج آزمایشگاهی، AI می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام دارو بیشترین اثربخشی و کمترین عوارض جانبی را برای یک بیمار خاص خواهد داشت.
3. کشف بینش‌های پنهان و شتاب بخشیدن به تحقیقات: o الگوهای ناشناخته: هوش مصنوعی مولتی‌مودال می‌تواند ارتباطات و الگوهای پیچیده‌ای را در میان داده‌های مختلف کشف کند که برای محققان انسانی قابل مشاهده نیست. این بینش‌ها می‌توانند به درک بهتر مکانیسم بیماری‌ها و کشف اهداف درمانی جدید کمک کنند. o تشخیص بیماری‌های نادر: با مقایسه اطلاعات جامع یک بیمار با میلیون‌ها رکورد دیگر، AI می‌تواند به تشخیص بیماری‌های نادر که معمولاً تشخیص آن‌ها زمان‌بر و دشوار است، کمک کند.

هوش مصنوعی مولتی‌مودال در حال تبدیل شدن به یک ستون فقرات برای پزشکی مدرن است. این فناوری، پزشکان را قادر می‌سازد تا ورای یک تک تصویر یا یک تک داده، به دیدی جامع و کل‌نگر از بیمار دست یابند. نتیجه نهایی، تشخیص‌های دقیق‌تر، درمان‌های مؤثرتر و نجات جان‌های بیشتر است.