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Lluna通过将私有单模态预测与基于图的残差协同分支以及渐进一致性训练相结合，在部分输入模态缺失时提升多模态预测性能，在八个数据集上相比基线方法平均将Mean-Missing指标提升了4.26%。
该论文提出了一种多模态提示学习框架，用于处理电子健康记录中的缺失模态，以实现重症监护病房中的鲁棒临床预测，引入了四种提示类型来捕获依赖关系和交互作用。