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多模态人工智能是高性能计算科学中一个相对较新的概念，旨在整合不同格式的多个数据流（例如文本、图像、视频、音频和数字化数据），以提高信息提取和推理的准确性，减少偏见，并生成更好地全面表示数据所描述的物理、医疗或社交过程。将多模态人工智能应用于处理健康和医学等关键任务领域的多维和多模态数据集，可以推进医疗保健分析，改善病例发现/预测、诊断、风险分层、转诊以及医疗专业人员和政策制定者做出的随访和决策。

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本书旨在展示人工智能和多模态人工智能在生物医学和医疗保健领域的最新成就。本书汇集了“健康智能研讨会”和相关的“数据黑客马拉松/挑战赛”，以及第36届人工智能促进协会会议上发表的精选论文，阐述了该领域新的研究成果，以及问题、挑战和潜力。本书为那些对人工智能在公众健康和医学中的应用感兴趣的研究人员、医学生、行业专业人士、临床医生和公共卫生机构提供了丰富的、有价值的信息。