UK Database

多模态融合面临的问题主要包括数据异构、缺失、多源不一致等。解决方案包括：

标准化与规范化：制定统一的采集和存储标准，确保不同模态数据的兼容性。

数据补全与增强：利用迁移学习、生成对抗网络（GAN）等技术，补充缺失数据，增强模型鲁棒性。

模型可解释性：引入可解释AI技术，提高模型的透明度，增强临床应用的信任度。

隐私保护：采用多方安全计算、联邦学习等技术，在保证数据隐私的同时实现跨机构协作。

十二、智能医疗特殊数据库的伦理与法律挑战
技术的飞跃带来了巨大的便利，但也引发了伦理和法律方面的问题。

1. 个人隐私与数据安全
医疗数据的敏感性远高于其他行业。数据泄露、滥用甚至 圭亚那 viber 数据 恶意攻击，可能造成患者权益受到严重侵害。为此，必须建立多层次的安全保障体系，包括：

数据加密：静态数据加密、传输加密，确保数据在存储和传输过程中的安全。

访问控制：严格的权限管理，确保只有授权人员才能访问敏感信息。

审计追踪：完整的操作记录，便于追查数据访问行为。

匿名化与脱敏：在数据共享和研究中，去除个人识别信息，减少隐私风险。