基于多模态数据融合的多癌种风险预测模型

摘要

目的 基于英国生物银行15种常见癌症的数据，通过多模态数据融合的方法构建多癌种风险预测模型，探讨基因组数据与临床数据在癌症预测中的应用，旨在提高癌症早期预测的准确性，并为个性化医疗提供数据支持。方法 首先对数据进行质量控制，此外，将高维的基因组数据转换为图像格式并应用卷积神经网络模型，将临床数据通过多层感知机进行建模；引入注意力机制，通过加权融合不同模态数据的特征，以优化预测效果。结果 通过融合基因组数据与临床数据，本研究构建的多模态数据融合模型在癌症预测的准确性上得到显著提升。经过卷积神经网络提取的图像特征和多层感知机提取的临床特征有效增强预测模型的能力，提升预测结果的准确性和鲁棒性。结论 提出一种基于基因数据与临床数据融合的多癌种风险预测方法，验证多模态深度学习方法在癌症早期预测中的效果。通过卷积神经网络、多层感知机及注意力机制等技术的结合，显著提高癌症预测的精度，为未来癌症的诊断和个性化治疗提供强有力的早期支持。

关键词

多癌种风险预测 / 多模态数据 / 基因组 / 临床 / 卷积神经网络 / 多层感知机