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。

本文探讨了利用电子健康记录和深度学习进行医疗事件预测的方法，如住院死亡率和再入院率。研究表明，结合结构化信息和文本数据的模型在预测性能上优于传统方法。此外，提出了自动编码诊断和提高编码准确性的技术，展示了深度学习在医疗领域的应用潜力。