以提供更全面的信息。整合多模态数据可以增加训练数据的丰富性。开发模型能够有 效地处理多模态数据，从而融合不同数据源的信息。 在数据增强方面，利用数据增强技术生成额外的训练样本。这可以通过旋转、翻转、 裁剪图像或引入小幅度扰动来实现，以增加数据多样性。在自然语言处理任务中，可 以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。 在数据共享和合作方面，与其他医疗机构、研究团队或合作伙伴分享数据，以扩大数 据集规模。数据共

关键参数配置采用行业标准： 脱敏类型 执行标准 适用场景 完全匿名 化 HIPAA Safe Harbor 第三方研究数据共享 假名化 GDPR Article 4(5) 内部系统训练数据 数据扰动 ISO 25237:2017 临床效果验证 系统每日执行匿名化审计，通过差分隐私机制自动检测潜在重 识别风险。当发现某字段的 ε-差分隐私值超过预设阈值 0.1 时，立 即触发数据再匿名化流程。所有操作日志均使用区块链存证，确保