Hybridmodaliteter

Hybridmodaliteter refererer til kombinasjoner av to eller flere modaliteter eller sensoriske/datakilder som brukes sammen for å innhente, behandle eller presentere informasjon. Begrepet brukes i ulike fagfelt, inkludert medisin, teknologi og dataforskning, for å utnytte komplementære styrker ved ulike kilder.

Innen bildediagnostikk og medisin er hybride modaliteter vanlige, for eksempel PET-CT og PET-MRI, hvor funksjonelle data fra PET kombineres med anatomiske data fra CT eller MR. Slike kombinasjoner gir rikere diagnostisk kontekst, men krever synkronisering, felles registrering og ofte avansert bildebehandling for å integrere informasjonen på en meningsfull måte.

I kunstig intelligens og informasjonsteknologi betegnes hybride multimodale systemer som modeller som håndterer data fra flere modaliteter, for eksempel tekst, bilde, lyd eller video. Slike modeller bruker felles representasjoner og tverrsensorisk læring for oppgaver som bildetekst, innholdsanalyse, tale–tekst-konvertering og beslutningsstøtte.

Fordeler med hybridmodaliteter inkluderer forbedret kontekstforståelse, økt nøyaktighet og robusthet i varierte situasjoner. Utfordringer omfatter dataintegrasjon av heterogene kilder, personvern, standardisering og kostnader. Fremtiden ser ut til å bringe bedre interoperabilitet, sanntidsbehandling og mer effektive arbeidsflyter på tvers av modaliteter.