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随着高通量测序技术的快速发展和精准医疗理念的深入推进，医疗基因组数据多模态融合分析已成为生物医学研究的重要方向。本研究系统分析了 2022-2025 年国内外医疗基因组数据多模态融合分析技术的发展现状与实践应用，重点探讨了数据标准化与预处理、特征提取与选择、融合算法与模型架构等核心技术体系。研究发现，多模态 AI 模型在 AUC 指标上平均比单模态模型提升 6.2 个百分点，显示出显著优势。美国 All of Us 研究计划、英国 10 万基因组计划、中国国家基因组科学数据中心等典型项目在技术架构和实施路径

联邦学习、区块链、隐私计算等前沿技术的快速发展，为医疗数据共享提供了新的技术路径。这些技术通过密码学手段和分布式架构设计，实现了 "数据可用不可见" 的共享模式，为解决医疗数据隐私保护与价值挖掘之间的矛盾提供了创新解决方案。本研究旨在系统分析国内外医疗数据共享技术的实践现状、技术架构和实施效果，为我国医疗数据共享体系建设提供理论支撑和实践指导。

本文系统研究了医疗AI领域的数据治理问题，分析了国内外治理模式差异及典型应用场景下的治理策略。研究表明，医疗AI发展面临数据隐私保护与技术创新之间的平衡难题，欧美强调个人数据主权和事前监管，中国则采取包容审慎的治理思路。针对临床决策支持、医学影像分析和电子病历管理三大场景，研究提出了差异化的数据采集、隐私保护和质量控制方案。文章构建了包含数据层、算法层和应用层的技术架构，并从法律、技术、管理三个维度提出综合治理建议。未来医疗AI数据治理将向智能化、标准化方向发展，需加强国际协作以推动产业健康发展。

本文旨在系统比较传统数据治理、大数据治理和 AI 数据治理在医疗行业的应用现状、技术特点、面临挑战和未来趋势，为医疗数据治理的实践和研究提供参考