多模态数据分析

通过对文本、影像等多模态海量数据的综合挖掘，发掘病人检查信息、既往病历和社会（自然）环境之间的联系，发现群体中的疾病模型及隐藏信息模型，建立预测分析模型，进一步探索疾病分布演化规律，确定危险因素，并对疾病流行趋势进行预测，为决策者提供可续而有依据的疾病监测、卫生制定政策。

我们坚持和国内外一流的全科医院、专科医院、医疗健康数据中心合作，以获取高质量的临床医疗数据建立模型。基于大量真实的脱敏临床数据，进行数据清洗、文字识别、自然语义解析，训练深度学习模型分析多个维度参数与患者发病的相关性和贡献度，挖掘患者行为、病史、基因与患者潜在的相关关系，生成预测模型。