基于AI的医养一体化数据管理方法、系统、电子设备及存储介质

本申请涉及一种基于AI的医养一体化数据管理方法、系统、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取目标对象的多源异构数据；基于分层清洗策略对多源异构数据进行数据清洗，得到目标数据；基于度量学习算法将目标数据中的特征向量实现特征对齐，生成融合特征向量；基于混合专家模型对融合特征向量进行推理评估，得到辅助诊断结果；其中，混合专家模型集成了中医规则引擎和西医统计学习引擎。如此，通过分层清洗策略针对性解决多源异构数据的质量问题，从而减少无效数据干扰，确保数据的准确性和完整性；基于度量学习的特征对齐算法，可以建立跨域映射关系，让多维度数据形成互补，最终生成融合特征向量，增强数据表征能力。