Un modelo para la fusión multimodal de fuentes de datos médicos tabulares, imágenes satelitales y redes sociales

Abstract

Objective: To develop and evaluate a comprehensive data fusion model that integrates medical tabular data, images, and textual data to enhance the accuracy and efficiency of medical diagnostics and research. Methods: This study designed a multimodal data fusion framework that employs advanced machine learning techniques, including deep learning algorithms, to integrate diverse data types. The framework was tested through several use cases involving different datasets, including medical imaging, electronic health records, and clinical notes. Statistical analyses were conducted to assess the model’s performance in terms of accuracy, efficiency, and data handling capabilities. Results: The proposed model demonstrated high accuracy in merging and analyzing diverse datasets, with improvements in diagnostic precision compared to traditional single-mode data analysis approaches and other multimodal approaches. Specific results included enhanced detection of diabetic retinopathy using retinal images combined with patient metadata, and more accurate predictions of domestic violence cases through the integration of satellite imagery, internet data, and census information. Conclusions: The study confirms that multimodal data fusion significantly improves the ability to analyze and interpret complex datasets in medical research. The model provides a robust framework for healthcare professionals to integrate diverse data sources effectively, offering a better understanding of medical conditions and facilitating more informed clinical decisions. Implications: This research underlines the importance of data integration in modern medical practice and suggests further exploration into multimodal data fusion for broader applications in healthcare. Future studies could expand the model’s applicability to other areas of health and explore the potential for real-time data processing in clinical settings.

Objetivo: Desarrollar y evaluar un modelo integral de fusión de datos que integre datos tabulares, imágenes y texto para mejorar la precisión y eficiencia de los diagnósticos e investigaciones médicos. Métodos: Este estudio diseñó un marco de fusión de datos multimodal que emplea técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluidos algoritmos de aprendizaje profundo, para integrar diversos tipos de datos. El marco se probó a través de varios casos de uso que involucraban diferentes conjuntos de datos, incluidas imágenes médicas, registros médicos electrónicos y notas clínicas. Se realizaron análisis estadísticos para evaluar el rendimiento del modelo en términos de precisión, eficiencia y capacidades de manejo de datos. Resultados: El modelo propuesto demostró una alta precisión al fusionar y analizar diversos conjuntos de datos, con mejoras en la precisión del diagnóstico en comparación con los enfoques tradicionales de análisis de datos monomodo y otros enfoques multimodales. Los resultados específicos incluyeron una detección mejorada de la retinopatía diabética mediante imágenes de retina combinadas con metadatos de pacientes y predicciones más precisas de casos de violencia doméstica mediante la integración de imágenes satelitales, datos de Internet e información del censo. Conclusiones: El estudio confirma que la fusión de datos multimodal mejora significativamente la capacidad de analizar e interpretar conjuntos de datos complejos en la investigación médica. El modelo proporciona un marco sólido para que los profesionales de la salud integren diversas fuentes de datos de manera efectiva, ofreciendo una mejor comprensión de las condiciones médicas y facilitando decisiones clínicas más informadas. Implicaciones: esta investigación subraya la importancia de la integración de datos en la práctica médica moderna y sugiere una mayor exploración de la fusión de datos multimodal para aplicaciones más amplias en la atención en salud. Los estudios futuros podrían ampliar la aplicabilidad del modelo a otras áreas de la salud y explorar el potencial del procesamiento de datos en tiempo real en entornos clínicos.