在科技飞速发展的当下，元宇宙逐渐走进人们的生活，其在医疗领域的应用也备受关注。想象一下，在虚拟的世界里，医生可以通过沉浸式的环境为患者提供诊疗服务，打破地域限制，这是多么令人期待的场景。然而，元宇宙医疗在发展过程中面临着诸多挑战。其中，如何有效整合多模态医疗数据，如文本、音频、视频等，以及如何发挥生成式人工智能（AI）的能力，成为了亟待解决的问题。
为了攻克这些难题，相关研究人员开展了一项关于元宇宙医疗多模态学习框架的研究。虽然文中未提及具体研究机构，但研究成果发表在了《Research》上。
研究人员提出了一种全新的多模态学习框架，即多模态元宇宙医疗学习框架（MMLMH）。该框架基于协作式样本内和样本间表示以及自适应融合技术，旨在处理虚拟环境中健康数据的异质性和动态性，提升元宇宙医疗系统中人工智能（AI）的特征质量。
在研究方法方面，主要采用了以下关键技术：
- 数据预处理：针对文本、音频和视觉数据分别使用调整后的双向编码器表征 Transformer（BERT）（MedBERT）、修改后的 Wav2Vec 2.0 模型（MedWav2Vec）和训练好的视觉 Transformer（ViT）架构（MedViT）进行特征提取。
- 多模态表示学习：设计了共享和特定模态编码器，通过 L2 归一化、Transformer 网络处理数据，构建了包含样本内协作、样本间协作和特征重建的损失函数，以优化模型对多模态健康数据的表示。
- 多模态融合：采用两阶段融合过程，先在模态内融合共享和特定特征，再通过自注意力网络、交叉注意力和门控神经网络进行跨模态自适应融合，同时考虑了合成数据校准和虚拟环境上下文。
- 健康预测：运用多层感知器（MLP）对融合后的多模态特征进行健康预测，针对不同任务采用特定损失函数，并引入虚拟健康化身和生成式 AI 模型提供解释，增强预测的可解释性。
研究结果如下：
- 实验设置：研究人员在多模态情感强度语料库（CMU-MOSI）和重症监护医学信息库 III（MIMIC-III）数据集上进行实验，对数据集进行修改以适应 MMLMH 框架需求。在实验环境方面，采用分布式计算架构，配置特定的硬件资源，确定了网络带宽、内存等参数，并对模型进行优化。同时，选取了 6 种基线方法与 MMLMH 框架进行对比。
- 结果分析：实验结果表明，MMLMH 框架在多个评估指标上优于所有基线方法。通过消融研究发现，框架中的每个组件都对性能有重要贡献，其中样本内协作机制的影响最大。对错误类型的可视化分析显示，MMLMH 在许多健康状况的预测上表现良好，但对于某些相关疾病的分类存在重叠。3D 比较展示了 MMLMH 在不同虚拟环境复杂度和患者队列下的稳定性能。纵向研究表明，MMLMH 能够随着时间学习和适应，性能不断提升。
研究结论和讨论部分指出，MMLMH 框架在处理沉浸式虚拟环境中的多模态健康数据方面表现出色，在多个数据集上优于基线方法，展现出对不断变化的虚拟环境的适应性，以及在诊断准确性、临床交互质量和数据集成复杂性之间的平衡性能。然而，该框架也存在一些挑战，如在区分相似健康状况时存在困难，不同模态数据质量可能影响结果准确性，在不同患者群体和虚拟环境复杂度下的适应速度存在差异。未来研究可通过更复杂的特征提取技术来区分相似疾病，引入更先进的噪声处理机制，并提高框架在变化的虚拟医疗场景中的调整速度，进一步提升其临床有效性。这一研究成果为元宇宙医疗的发展提供了新的思路和方法，有望推动下一代虚拟现实医疗服务的发展，让医疗服务更加个性化、高效，在元宇宙医疗领域具有重要的意义。
生物通微信公众号
