Introduction
引言
多模态医疗大数据包含多种不同类型的数据源，如临床、基因组学、影像学和生物标记物等，这些多元化的数据具有多模态、动态性、实时性、连续性、海量性和客观性等特点，以多种方式表达了患者的信息，承载了患者临床信息有价值的内涵。
数据融合是一种综合处理和分析多个数据源信息的技术，通过采集、存储、清理、转换、集成、管理分析、解释等过程，将来自不同数据源和不同模态的数据进行整合，以生成新的、更丰富、更有价值的信息，实现更丰富和深入的理解。数据融合是近年来医学研究领域的热点之一，其潜在价值在于能够从多个角度深入理解疾病的发病机制、诊断过程和治疗效果，为临床实践提供更加精准和个性化的医疗服务，获得更准确的决策支持和更好的预测能力。
本报告就医疗健康大数据融合的必要性和意义、数据融合当前所面临的主要问题或瓶颈、解决途径与方法、应用领域、个人隐私保护与医学伦理规范五个方面提出了一些观点和见解，为医疗健康数据要素工程和数字化转型的工作提供参考。
1.1数据要素成为医疗数字化转型、发展新质生产力的核心引擎
数据要素是指以电子形式存在的、通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。根据国家网信办报告，2022年我国数字经济规模达50.2万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至41.6%。从数字赋能到数字经济的跃迁，数据要素作为新型生产要素已然成为驱动我国经济高质量增长的关键动能。
2024年1月5日，国家数据局等十七部门发布《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》,提出要从提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障三方面支撑数据应用，至2026年底数据产业年均增速超过20%,并特别指出医疗健康作为重点领域要加强医疗的数据融合创新，有序释放医疗健康数据价值。
在医疗数字化转型进程中，数据要素产生新的价值增量，成为发展新质生产力的核心引擎已成为行业共识。
本文来自知之小站
报告已上传百度网盘群，限时15元即可入群及获得1年期更新
（如无法加入或其他事宜可联系zzxz_88@163.com）
