Utilizar información de múltiples fuentes es un método preferido y más preciso para que los expertos médicos confirmen un diagnóstico. Cada fuente proporciona información crítica sobre la enfermedad que de otro modo podría estar ausente en otras modalidades. Combinar información de diversas fuentes médicas aumenta la confianza en el proceso de diagnóstico, permitiendo la creación de un plan de tratamiento efectivo para el paciente. La escasez de expertos médicos para diagnosticar enfermedades motiva el desarrollo de diagnósticos automáticos que dependen de datos multimodales. Con el progreso en la tecnología de inteligencia artificial, el diagnóstico automatizado utilizando técnicas de fusión multimodal es ahora posible. Sin embargo, el concepto de diagnóstico médico multimodal sigue siendo nuevo y requiere una comprensión de los diversos aspectos de los datos multimodales y sus desafíos relacionados. Este artículo de revisión examina los diversos aspectos del diagnóstico médico multimodal para equipar a los lectores, académicos e investigadores con el conocimiento necesario para avanzar en la investigación médica multimodal. Los artículos elegidos en el estudio fueron sometidos a un exhaustivo proceso de selección de revistas y editoriales de prestigio para ofrecer contenido de alta calidad a los lectores, quienes luego pueden aplicar el conocimiento para producir investigaciones de calidad. Además, se discute la necesidad de información multimodal y los desafíos asociados con soluciones. Además, también se discuten los problemas éticos de utilizar inteligencia artificial en el diagnóstico médico.