マルチモーダル医学研究において、異種データソースの統合は将来的な進化の可能性を秘めています。これにより、患者の医療状態を豊富な表現で提供し、死亡率予測の精度向上が期待されます。例えば、電子健康記録や画像データといった多様な情報源を組み込むことで、従来よりも包括的な診断や治療計画が立案される可能性があります。
さらに、これら異種データソースから得られる情報をトランスフォーマー型モデルなどの先端技術と組み合わせることで、複雑なパターンや相関関係を抽出し分析する能力が向上します。このようなアプローチは個々のデータだけでは明らかにしづらい洞察や知見をもたらすことが期待されます。
したがって、将来的には異種データソース統合技術の発展により、マルチモーダル医学研究領域で新たな展開や成果が生まれる可能性が高く、「パーソナライズド・メディシン」への道筋作りや臨床応用へつながる革新的手法として注目されています。