随着人工智能技术的发展，人工智能技术越来越多地应用在医学任务中。由于医学数据来源和结构上的多样性，导致其具有多源异构的特点。本文将系统性介绍多数据集成和学习方法，包括基于数据仓库、联邦数据库、中间件的数据集成方法，以及联邦学习、噪声数据学习、特征融合学习等对多源异构数据的学习方法。
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