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Arbitrary Data as Images: Fusion of Patient Data Across Modalities and Irregular Intervals with Vision Transformers
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将多种医疗评估中的不同模态数据可视化为图像。使用视觉变换器模型ViTiMM，该方法在预测住院死亡率和性状表征方面优于现有技术，简化了数据处理，降低了多模态医疗AI训练的门槛。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，将多种医疗评估中的不同模态数据可视化为图像。
- 使用视觉变换器模型ViTiMM，该方法在预测住院死亡率和性状表征方面优于现有技术。
- 该方法简化了数据处理，降低了多模态医疗AI训练的门槛。
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