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一、引言

1.1 研究背景阐述

在当今数字化时代，医疗行业正经历着深刻的变革，数字化转型的需求日益迫切。电子病历（EMR）作为医疗信息化的核心，其管理的高效性和数据利用的深度对于提升医疗服务质量、优化临床决策以及推动医学研究具有至关重要的意义。传统的电子病历管理系统在数据存储、检索和分析方面存在一定的局限性，难以满足日益增长的医疗数据处理需求。而多模态数据分析技术的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。

多模态数据在医疗领域广泛存在，包括文本形式的病历记录、医学影像（如X光、CT、MRI等）、生理信号（如心电图、脑电图等）以及基因数据等。这些不同模态的数据从多个角度反映了患者的健康状况，蕴含着丰富的临床信息。通过对多模态数据的综合分析，可以更全面、准确地了解患者的病情，为疾病诊断、治疗方案制定和预后评估提供有力支持。

将电子病历与多模态数据分析相结合，能够实现医疗数据的深度挖掘和价值最大化。通过对大量电子病历中的文本信息进行自然语言处理，可以提取关键的临床特征和诊断信息；同时，结合医学影像分析技术，能够更精准地识别病变部