通过使用一种层次化注意结构，我们介绍了一种统一建模增强多模态学习（umeml）框架，该框架整合了组织学图像和基因组学，以在显微镜级别和分子级别上实现对肿瘤的精确治疗，并通过利用两种模态的共享和互补特征有效地进行建模。
研究提出了一种名为mmugl的新方法，使用图神经网络学习医学概念的有意义表示。该方法通过整合先前的医学知识和考虑多种模态，提高了性能，在mimic-iii数据集上优于现有架构。结果显示了基于先前医学知识的多模态医学概念表示的重要性。
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