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基于集成学习的医疗数据治理与多源数据融合研究
Research on medical data governance and multi⁃source data fusion based on integrated learning作者机构：首都医科大学附属北京同仁医院信息中心北京100730
出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)
年 卷 期：2025年第33卷第3期
页 面：34-37,42页
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统]
摘 要：针对医疗数据治理中存在的数据分散、异构和质量不高等问题,提出了一种基于集成学习的多源数据融合方法。通过集成多种机器学习算法,对来自不同医疗部门和不同系统的数据进行清洗、整合和分析,实现了数据的高效利用与质量提升。结果表明,集成学习算法在多源数据集上获得了最高的分类性能,准确率达到85.32%,优于其他单一源数据集上的分类方法。研究证明,多源数据融合结合集成学习能够显著提升医疗数据分类模型的性能,为临床决策提供更为精准的支持。
