本发明公开了一种基于多模态数据和深度学习模型的生存预测方法。传统的病理图像生存预测方法只能关注部分病理信息，不能完全反应患者的肿瘤形态，并且会忽视基因突变等因素对肿瘤产生的影响，以往方法大多不能有效的将图像和基因表达数据结合起来进行分析。本发明采用大津阈值算法生存区分组织区域的二值图并据此采样切片图像；根据由ImageNet数据集预训练的ResNet‑50网络提取相关特征，并使用K均值算法对特征进行聚类。将基因表达谱数据使用最小角回归特征选择算法和得到基因特征，将数据输入到深度学习生存预测模型中获得患者生存风险的概率。本发明是一种比较适用于病理图像和基因表达数据且同时保证高准确性的方法。