本研究探讨了癌症生存预测中病理报告文本数据的应用，提出了一种新颖的多模态生存模型训练方法。研究结果表明，病理报告文本的多模态融合显著提升了生存预测的效果。

本文评估了大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用，特别是在病理报告和放射学中的表现。研究表明，基于LLaMA的模型在复杂任务中优于BERT，并在眼科和医学图像分析中表现良好。通过创新框架MID-M，LLMs在多模态数据处理上展现出广泛的临床应用潜力。

基于BLIP-2框架，开发了一种视觉语言模型，结合病理报告与切片图像，实现文本生成和检索。研究表明，模型生成文本的准确率达到78%。提出的FiVE框架通过细粒度语义提高分类准确性，尤其在肺癌数据集上表现优异。同时，探讨了模型的解释性，并提出新方法以提升分类性能，显示出深度学习在医学领域的巨大应用潜力。