一、引言

1.1 研究背景与意义

在当今数智化时代，医疗行业正经历着深刻的变革，对智能化、高效化的需求日益迫切。传统的医疗模式在面对海量的医疗数据、复杂的诊断流程以及个性化的治疗需求时，逐渐显露出局限性。随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型作为一种前沿技术，为医疗行业带来了新的曙光。

医疗数据具有高度的复杂性和多样性，涵盖了文本、图像、音频等多种模态 。例如，病历记录是以文本形式呈现患者的症状、病史、诊断结果等信息；医学影像如X光、CT、MRI等图像则直观展示了人体内部的结构和病变情况；而听诊器采集的声音、心电图的波形等音频数据也蕴含着丰富的生理信息。如何有效地整合这些多模态数据，挖掘其中的潜在价值，成为提升医疗服务质量和效率的关键挑战。

多模态大模型凭借其强大的跨模态学习能力，能够同时处理和分析多种类型的数据，捕捉不同模态之间的内在联系和互补信息。这使得医疗诊断不再局限于单一模态的分析，而是能够综合多方面的信息，做出更加准确、全面的判断。例如，在疾病诊断中，结合患者的病历文本和医学影像&#