本文提出了一种可解释的多模态机器学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者对奥希替尼的耐药性。研究表明，该模型在多机构数据集上的c-index达到0.82，显著优于单一模态模型，表明整合多种数据类型能有效提升预后预测的准确性。

本研究提出了一种多任务网络ICH-SCNet，旨在对脑内出血（ICH）进行分割和预后预测，通过整合跨模态交互机制，显著提升了模型性能，超越了现有方法。

本研究利用信息论和贝叶斯估计方法，探索生物标记的预测和预后能力，以提升医学诊断的可靠性。通过深度学习分析多发性硬化症患者的MRI图像，实现精准医学，指导临床决策。同时，研究提出新方法评估个性化治疗效果，结合深度学习与结构因果模型，优化肺癌患者的预后预测。