多源异构医疗大数据融合与分析技术

摘要

医疗健康数据作为现代医学研究与实践的核心要素，具有多源异构、碎片化和利用率低等特征，难以有效挖掘蕴含的关联关系与知识价值。如何突破多源异构数据的融合瓶颈，成为实现人体健康管理从被动治疗向主动干预转型的关键挑战。聚焦医疗健康数据的核心价值与融合难题，系统梳理研究进展与技术突破方向。综合分析多模态多源异构数据融合、可解释性知识发现、跨模态关联关系挖掘，创新提出多源异构医疗大数据前沿技术体系，助力医疗健康数据体系向多模态化转型、知识图谱化升级、可解释化革新三重进化，充分释放医疗健康数据作为国家战略性资源的倍增效应。

关键词

医疗大数据 / 多源异构 / 多模态融合 / 数据驱动与知识引导 / 可解释模型