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HOT PAPER 간호·보건 Crossref 실존 확인 2026-08-31 회차 지난 회차

헬스케어에서 다중모달 머신러닝 접근법 리뷰

Review of multimodal machine learning approaches in healthcare
Felix H. Krones, Umar Marikkar, Guy Parsons 외 · Information Fusion · 2024년 · 조회 13
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2024-09 발표 · 피인용 197회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯은 인용 197회·동년 논문 상위 1%라는 높은 주목도를 근거로 선정되었다.
논문 요약
전통적인 의료 분야 머신러닝은 단일 데이터 모달리티에 초점을 맞춰 임상의가 다양한 정보를 통합하는 방식을 충분히 반영하지 못했다. 최근 머신러닝 기술의 발전으로 이미지, 텍스트, 시계열 및 표형 데이터 등 여러 모달리티를 효율적으로 결합할 수 있게 되었다. 본 논문은 이러한 다중모달 접근법을 개괄하고, 임상 진단에 흔히 사용되는 데이터 유형별 모델 개발의 주요 단계들을 논의한다.
후속 연구설계에 활용하기
다중모달 데이터 통합을 위한 변수(이미지, 텍스트, 시계열 등)와 전처리·융합 단계별 프로토콜을 연구 설계에 도입할 수 있다.
핵심어
다중모달머신러닝의료데이터모델통합
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1016/j.inffus.2024.102690
2026-08-31 확인 · 2026-08-31 선정
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