本手法の異種グラフ構造を拡張して、他の医療データを統合することで、がんの診断と予後予測を向上させることが可能です。
画像診断データ: 画像診断データを統合することで、病理学的特徴と画像診断特徴の相互関係を明らかにし、より包括的な診断情報を得ることができます。
生化学検査データ: 生化学検査データを統合することで、がんの生物学的特性や代謝プロセスと病理学的特徴との関連を探求し、新たな診断基準や治療法を開発することが可能です。
臨床症状データ: 患者の臨床症状データを統合することで、病理学的特徴やゲノミック特徴と患者の症状との関連性を調査し、個別化された治療法や予後予測モデルを構築することができます。
これらの医療データの統合により、より包括的ながん診断と予後予測が可能となり、患者の治療やケアに貢献することが期待されます。